基于新型核与灰度序列的时滞GM(1,N)模型及其应用

为了解决GM(1,N)模型在新型核与灰度的基础上,对驱动项的延迟作用机理不明确的问题,将时滞参数引入到GM(1,N)模型的驱动项中,构建了基于新型核与灰度的时滞GM(1,N)模型,分析了时滞参数的辨识方法,讨论了新模型的建模机理。为了更好地对该模型的有效性进行验证,将优化的时滞GM(1,N)模型对南京市的雾霾进行预测分析,选择GM(1,N)模型、一元回归模型与文中的优化模型进行对比。结果显示,优化模型对PM₁₀浓度的拟合精度更高,且误差均控制在5%之内,从而验证了提出的优化模型适用于具有时滞特征数据的模拟和预测。     

基于区间灰数序列的多变量灰色预测模型

针对传统的多变量灰色预测模型仅适用于实数序列的问题,对多变量在区间灰数序列的情形下进行建模.以核和灰度两个维度为基础,分别建立核序列和灰度序列的MGM(1,m)模型,通过核和灰度的模拟预测值还原计算得到多变量中各个变量对应的灰数序列的上界和下界,从而构建基于区间灰数序列的MGM(1,m)模型.最后,将提出的灰色多变量模型应用于雾霾的判别因素能见度和相对湿度,建立基于区间灰数序列的MGM(1,2)模型,对区间灰数序列的模拟预测取得了较好的效果,结果表明提出的基于核和灰度的灰色多变量预测模型具有可行性和实用性.     

具有主观取值倾向的离散灰数关联模型

基于具有主观取值倾向的标准离散灰数在二维直角坐标平面映射的思想,在灰形、灰心和灰单元格概念的基础上,提出了灰段和灰单元条的概念,分别描述标准离散灰数相邻灰元与取值倾向围成的图形和相邻离散灰数之间对应灰元所围成的图形.然后以灰心的横坐标、灰单元条面积为对象,分别以灰心纵坐标的离差和灰单元格面积方差的离差为权重,构造具有主观取值倾向的离散灰数关联模型.最后,通过实例验证了具有主观取值倾向的离散灰数灰色关联模型的有效性与可行性.     

基于残缺信息的直觉模糊判断矩阵群决策方法

直觉模糊判断模拟人类的决策过程、反映人类的经验和行为,在处理复杂不确定性决策问题方面具有较高的灵活性和实用性。在实际决策过程中,直觉模糊判断矩阵中的元素会有残缺。本文研究了残缺信息下直觉模糊群组判断矩阵的最优排序方法问题。利用直觉模糊判断的一致性条件,提出了残缺信息下直觉模糊群组判断的最小二乘排序模型,并将此模型推广到完全信息直觉模糊群组判断的情形。算例分析表明,本文的研究是有效可行的。