基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

基于支持向量机的区间模糊数时间序列预测

研究了区间模糊数时间序列的预测方法.首先将区间模糊数序列转换为等量信息的精确数序列,然后对精确数序列建立支持向量机回归模型,通过还原公式,得到区间模糊数序列的拟合值和预测值.最后给出了数值实验,实验结果表明方法有效可行,且比ARMA回归模型以及灰色模型的预测精度更高.     

区间数线性规划及其区间解的研究

区间数线性规划可用于处理含有离散区间数的不确定性优化问题。针对已有算法所求区间解可能包含非可行解的缺陷,基于可能度概念提出了区间数线性规划的有效解、弱有效解、最优解及其解域的定义,给出了改进解法,所得区间解为以上解域的子集。以一个数值模型为例求解,将运算结果与已有算法所得区间解作了对比,说明了改进解法的有效性。     

关于区间数贴近度的一般表示形式的研究

利用模糊集的贴近度理论,讨论了有关区间数贴近度的一般表示形式问题,得到了两种区间数贴近度的一般表示形式;并举例说明了根据区间数贴近度的一般表示形式可以构造多种贴近度公式.     

一类模糊线性规划模型的模糊最优区间值

讨论一类既有模糊不等式约束又有模糊等式约束的全模糊系数线性规划问题。在给定的模糊隶属度水平下 ,将模型转化为区间数线性规划模型 ,通过确定区间模型的最佳目标函数和最大可行域以及最劣目标函数和最小可行域 ,求出目标函数的模糊最优区间值 ,从而为决策者提供更多的决策信息。最后给出一个数值例子。     

稳健的模糊回归区间分析

由于传统的回归分析易受到异常值的影响。针对输入变量为实数,输出变量和输入参数为模糊数的情况,给出了一种稳健的模糊回归区间预测模型和算法。该模型基于输出变量的隶属度函数为目标函数,以估计的区间为约束条件。给出的算法具有较强的稳健性,利用该算法估计的区间几乎不受异常值的影响。最后通过一个数值算例,与其他模型算法对比分析,验证了该模型和算法的有效性和稳健性。     

区间值模糊集贴近度的构造及应用研究

贴近度是区间值模糊集接近程度的度量,是区间值模糊集常用的一种信息测度.针对区间值模糊集贴近度的构造进行研究,给出4种利用模糊集贴近度构造区间值模糊集贴近度的方法,并分析其性质.同时,利用所提出的构造方法,构建10种区间值模糊集贴近度的计算公式,并探讨区间值模糊集贴近度在模式识别、医疗诊断等领域的应用,并藉此验证构造的区间值模糊集贴近度公式的有效性.     

基于灰模型的区间模糊数时间序列预测

研究了基于灰模型的二元区间和三角模糊数时间序列的预测方法.目前以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型只适用于精确数序列.改进了GM(1,1)模型的定义型方程中的参数形式,使方程能适用于几类常见区间模糊数序列.接着,基于区间模糊数的计算准则,分别具体给出了二元和三角模糊数GM(1,1)模型(BIFGM(1,1)和TFGM(1,1))的预测过程.模型对于区间模糊数的界点序列的发展系数进行了加权平均处理,以此保证了区间模糊数序列发展态势的整体性.最后进行了实例应用,验证了模型的有效性.     

区间直觉模糊数的序优先度及其在群评价中的应用

区间直觉模糊数是处理模糊问题的一种准确且细腻的信息表达形式,其排序方法也是当今研究的热点问题之一.基于范数理论,提出一种新的概念:区间直觉模糊数的序优先度,给出相应的序优先度的计算公式,并探讨了区间直觉模糊数的序优先度的一些性质,同时给出基于区间直觉模糊数的序优先度的群评价算法,最后结合实例表明本文提出的方法是有效、可行的.     

基于区间数贴近度的水环境质量评价模型研究

针对基于区间数的水环境质量评价问题,提出了基于区间数贴近度的水质评价模型.首先讨论了区间数贴近度的定义,给出了求贴近度的具体公式.然后给出了水质评价模型的一般步骤,并通过实例验证了模型计算方法简单且能较完整地反映水环境质量污染程度,是一种合理实用的评价方法.同时分析了评价指标因子的赋权法,给出了一种基于等权赋权法和指数赋权法的几何平均组合赋权法.     

稳健残差控制图的构建及在金融时序中的应用

对于呈现自相关和波动族聚性并存的受控过程,通常采用残差控制图对其进行监控。但异常点的存在会对自相关或波动族聚性模型的拟合产生重要影响,使得基于该模型的残差并非独立同分布导致常规残差控制图监控失效。为解决这类问题,本文提出稳健残差控制图。即建立稳健的ARMA模型解决自相关问题从而得到无自相关的残差序列,用稳健的GARCH模型来构建控制图的上下限。模拟和实证研究表明,本文提出的稳健残差控制图具有很好的抗异常点能力并能更好的对金融时间序列的异常现象进行监控。     

三元区间数线性规划及其解法

在三元区间数理论的基础上,提出了三元区间数线性规划模型的一般形式.利用三元区间数的弱偏好序关系,定义了三元区间数线性规划的弱可行解和弱最优解,并将它的弱最优解转化为求三个一般线性规划模型的最优解,从而在理论上对区间数线性规划进行拓展.最后,通过数值例子对该理论及模型求解方法进行说明和验证.     

基于BOX-Jenkins方法的青南高原降水量时间序列分析建模与预测

应用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对青南高原的四个典型地区1961-2005年降水量序列进行ARMA建模分析:验证了四地区年降水量序列的时间序列特性,研究并选择了这些序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对未来降水量进行了预测.模型实证分析的结果表明:在青藏高原降水量时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

具有一般终端时刻和非一致线性增长生成元的倒向随机微分方程的$L^p$解

In this paper, we establish the existence of the minimal L~p(p 1) solution of backward stochastic differential equations(BSDEs) where the time horizon may be finite or infinite and the generators have a non-uniformly linear growth with respect to t. The main idea is to construct a sequence of solutions {(Y~n, Z~n)} which is a Cauchy sequence in S~p× M~p space, and finally we prove {(Y~n, Z~n)} converges to the L~p(p 1) solution of BSDEs.     

基于海明距离的区间三角模糊多属性决策问题

针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性.     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

小波分析方法在金融股票数据预测中的应用

利用小波分析预测方法对金融数据—股票收盘价这一典型的非平稳时间序列进行预测.使用M a llat小波分解算法对数据进行分解,对分解后的数据进行平滑处理,然后再进行重构,而重构之后的数据就成为近似意义的平稳时间序列,这样就得到了原始数据的近似信号,再应用传统时间序列预测方法对重构后的数据进行预测,将预测结果与实际值,以及和传统预测方法预测结果比较,小波分析方法预测效果更为理想.     

概率区间型决策中求方案期望值极值的简便算法

给出了一个求概率区间型决策中方案的最大期望值和最小期望值的简便算法,证明了该算法的正确性,并举例说明它的应用。     

我国人口时间序列拟合模型的比较与选择

通过对我国1990年至2007年共18年的人口数据进行实证分析,运用时间序列的三个不同模型,对我国人口的变化规律进行了拟合研究;并给出了反映各个模型拟合精度的AIC值和SBC值;最后,通过对所建模型的比较分析,对拟合模型的选择提出了相关建议.     

非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法及其应用

提出非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行小波分解;然后采用能量阈值选择策略对高频系数进行处理,并将其与低频系数进行小波重构;最后运用改进的GM(1,1)方法预测.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果证明,该方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.