基于灰关联熵的多指标灰靶决策方法

针对方案指标值为三参数区间灰数的多指标决策问题,提出一种基于灰关联熵的多指标灰靶决策方法.首先定义了各方案的正靶心及正靶心距;其次,构建所有方案的相对关联度系数,继而形成灰关联系数矩阵,再利用熵理论求解目标权重.应用实例说明了提出的决策方法的合理性和有效性.     

矩阵型灰色关联度的特征检验方法及其应用

针对现有灰色关联理论的不足, 本文提出灰色关联的特征检验思路, 构建了矩阵型灰色关联度的特征检验方法。首先优化矩阵型灰色关联模型, 利用行为矩阵差值定义特征差异矩阵, 采用矩阵2范数构建关联度公式。而后分析特征差异矩阵的稳定性与趋势性, 利用变异系数形式构建稳定性系数, 利用最小二乘法估计趋势性系数, 两者共同组成矩阵型灰色关联度的特征检验方法。最后, 本文模型被应用于湖北省恩施州的长期多维贫困分析, 在与现有模型的比较中, 发现关联度评估结果有效区分了恩施州8个市县的贫困情况, 特征检验方法从贫困不确定性和趋势性两方面对结果进行补充, 验证了模型的可行性与实用性。     

基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型北大核心

数据包络分析(DEA)是评价决策单元相对效率的有效方法,其中的交叉效率评价方法可用来对决策单元进行区分排序.针对原有模型中交叉效率值的不唯一问题,结合灰色关联分析思想,构建理想决策单元,定义各决策单元与理想决策单元的灰色关联度,以灰色关联度值最大为目标,建立优化模型来计算输入和输出指标的最佳权重,据此得出决策单元的交叉效率值,实现对决策单元的完全排序.最后通过算例来验证模型的有效性和实用性.     

二重奇异积分近似计算的一种优化算法

本文对于矩形区域上某一内点为奇点的奇异积分的近似计算给出了优化中心数值算法，它在迭代计算过程中避免了函数值的重复计算．采用外推法减少迭代次数．     

再论企业效益的综合评价——兼与刘贤龙同志商榷

本文对企业经济效益综合评价的数学模型进行了比较研究 ,指出用先聚类后判别的方法划分企业类型是比较可靠的     

基于灰色前景关联的民营企业核心竞争力评价研究——以许昌市民营企业为例

针对我国民营企业缺乏核心竞争力的现象,通过分析发现缺乏核心竞争力是其共性,由此提出了一种基于灰色前景关联的民营企业核心竞争力评价模型.该模型是灰色关联分析与前景理论的结合,首先计算各企业与理想企业间的灰色关联系数;考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,由灰色关联系数确定了前景价值函数,并构建了方案综合前景值最大化的多指标优化模型求解最优权向量.以许昌市27家民营企业为例,验证了所提出的方法的合理性.     

基于因子和聚类分析的县域经济发展研究——以河南省18个县(市)为例

建立县域经济发展评价指标体系,以河南省18个县(市)作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,提取出综合经济实力因子、农业发展实力因子、生活质量因子、投资因子和第三产业发展因子5个主因子,并基于主因子得分矩阵对18个县(市)进行聚类分析.结果表明:反映经济发展整体水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位,同时农业发展实力因子的作用也不可忽视.论文认为利用因子分析和聚类分析相结合的方法研究县域经济,所得结论客观、可信,能够较好地反映影响县域经济发展的主要因素.     

向量灰色模型的建立及应用

针对传统多变量灰色预测模型(MGM(1,m))有时存在的建模数据失真问题,以系统中关联变量具有趋同性为基础,提出了一种新的模型——向量灰色模型(VGM(1,m))。与MGM(1,m)模型相比,VGM(1,m)结构更简单,模型参数更少,从而有利于参数的估计。将VGM(1,m)、MGM(1,m)、GM(1,1)模型应用于四个实例的分析,结果表明VGM(1,m)消除了MGM(1,m)的建模失真现象,模型的稳定性得到了增强。进一步,与GM(1,1)建模结果相比,VGM(1,m)模型的预测精度更高,即新模型有更好的泛化性。     

二重奇异积分近似计算的一种优化算法

本文对于矩形区域上某一内点为奇点的奇异积分的近似计算给出了优化中心数值算法，它在迭代计算过程中避免了函数值的重复计算．采用外推法减少迭代次数．     

基于小波变换的组合预测模型在南京市GDP预测中的应用

随着南京经济的快速发展,产业结构逐步优化,南京市三次产业未来发展趋势如何?对南京市2000-2015年的GDP数值进行小波变换,对变换后的高频信息用AR模型进行预测,对低频信息用新陈代谢GM(1,1)模型进行预测,两种预测结果组合后可知"十三五"期间南京市GDP及三次产业产值.结果表明,组合模型预测精度更高.在对计算结果进行分析的基础上,科学探讨产业结构转型的路径与对策,旨在给决策部门提供参考.