基于改进的T型关联度和AHP的一种新评价模型

首先,对灰色T型关联度进行改进,弥补了其中的不足,通过实例验证,得到了较好的结果,同时展现了改进T型关联度模型的可信度,充分说明其具有广泛的应用价值.其次,将其改进的T型关联度与AHP相结合,构造了一种新的综合评价得分模型,可以反映事物的动态优劣变化,通过具体实例,说明了综合评价得分模型的可行性.     

灰色T型关联度的改进与实证

对现有的灰色T型关联度进行分析,并发现其中的优点与不足,通过综合两种模型的优点,从而提出改进的灰色T型关联度模型,改进过后的模型弥补了原来模型的不足.还对关联度的性质进行了讨论,并在最后进行了实证分析,以加强该模型的可信度.序列通过初值化处理后,再进行关联度计算,结果显示改进后的T型关联度具有有效性、可靠性和可行性.     

基于11种灰色关联度法的卫生指标序列应用比较分析

以序列灰色关联分析方法应用为视角,简述多种关联度方法基本流程;借助算例验证分析,为类似问题研究提供技术参考.分别阐述11种灰色关联度法原理及步骤,以医疗卫生指标时间序列为例计算实现.简要给出所有方法实施步骤,方法原理及信息利用有差异.序列间关联度结果与实际问题演示情形一致.11种灰色关联度法有集成讨论意义,有待于卫生领域综合对比及科学选用,也可以为因素筛选、综合评价、时序分析和聚类优化等应用问题提供借鉴.     

基于范数灰关联度赋权的模糊综合水质评价研究

在模糊综合评价方法的基础上,提出范数灰关联度的概念.通过范数的近距和远距,获取各因子的关联度和权重系数,充分利用了样本的共性和个性信息.利用灰关联度赋权的模糊综合评价法对延安市境内延河流域上的8个监测断面进行水质评价,取得了较好的结果,并与熵权模糊综合评价法、灰色关联分析法进行比较,结果更加客观、合理.     

基于物元模型的黄河流域水质评价

基于2016年全年中国环保部水质监测数据和地表水环境质量标准,运用物元分析理论,构建黄河流域水环境质量评价的物元模型.对评价标准和水质指标监测值进行归一化处理后,得到模型的经典域,节域,权重系数及关联度.并将评价结果与基于熵权法赋权的模糊综合评价法进行比较,其结果基本一致.结果表明,黄河流域整体水质情况较好,符合黄河流域实际情况.物元模型用于水质评价是合理可行的,且能对各监测断面水质评价结果进行排序,能较全面分析判别评价对象属于某一级别的程度.     

基于改进灰色斜率关联度的评价研究

提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型,并分析了它的性质,改进后的关联度模型能够反映序列的正、负相关关系,具有对称性、唯一性、可比性和无量纲化后的保序性.改进的灰色斜率关联度能够更充分地利用数据所包含的信息,所得关联分析结果较为客观可靠,最后以实例验证了评价方法的有效性与实用性.     

联系向量距离与灰色关联度结合的理想解法

针对传统理想解法采用欧氏距离计算的缺陷,提出了联系向量距离与灰色关联度结合的理想解法.首先将理想点与负理想点均视为确定不确定系统中相互对立的集合,计算各待决策方案与理想解和负理想解的联系向量距离;然后采用灰色关联度方法计算各待决策方案与理想解和负理想解之间的相似程度;其次通过定义新的综合距离和综合距离贴近度构建联系向量距离与灰色关联度结合的理想解法.该方法在有效地解决传统理想解法缺陷的基础上,还包含了待决策方案在趋势上的差异性,同时综合距离在权重分配上充分考虑了决策者的偏好或者专家意见,使评价结果更加有效.最后采用算例验证了该方法的可行性和有效性.     

关于灰色绝对关联计算模型的探讨

本文通过对现有灰色关联度计算模型的分析,指出了现有灰色关联度计算模型的缺陷,针对不同类型问题构造了不同灰色关联度计算模型,并将其应用于解决实际问题,取得较好的效果．     

区间数型水环境质量综合评价云物元模型及其应用

用区间数表示的水环境质量标准值及监测样本的区间值不仅具有模糊性,同时具有随机性.针对区间数型水环境质量综合评价同时存在模糊性与随机性的问题,建立了一种基于云模型和物元模型的水环境质量综合评价模型.模型首先根据正态云模型的数字特征将水环境质量标准及待评价水质样本的区间值转化为云模型;然后,定义了云模型相似关联度公式,通过计算待评价水质样本与水环境质量标准的综合相似关联度,按照最大关联度原则确定水环境质量级别;最后通过实例说明了模型的应用,并与用其它方法得到的结果进行了对比,验证了模型的有效性.     

基于灰色关联度下的报童问题

基于灰色系统的决策思想,提出了具有灰色特性的报童问题,即在传统报童问题的影响因素—成本价、零售量、零售价和处理价等因素中引入灰色信息.应用灰色决策方法,计算和比较理想方案和临界方案构成的综合关联度,综合关联度大者对应为优良方案.给出的算法使得决策更具有柔性,决策结果更贴近实际.     

基于改进灰色GM(1,1)马尔柯夫模型的煤矿事故百万吨死亡率预测

煤矿安全事故预防和控制是煤矿安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,提出了一种改进的灰色马尔可夫GM(1,1)模型.利用改进的GM(1,1)模型进一步拟合煤矿人因失误事故的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔柯夫预测,提高预测效果.以2000-2010年全国煤矿事故百万吨死亡率为例进行了预测分析,结果表明模型既能揭示煤矿人因失误事故百万吨死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性,并对煤矿人因失误安全事故的预测和控制有一定的实际意义.     

煤矿安全生产法律法规实效性的(安全作用)虚拟变量模型分析

为了弄清我国煤矿安全生产因素对安全生产的影响程度,建立了百万吨煤死亡率与影响煤矿安全生产五个主要指标(采煤机械化程度、煤矿工程技术人员配备率、全国人均GDP、原煤生产全员工效和吨煤基本建设投入)之间的多元回归模型,结果显示采煤机械化程度、吨煤基本建设投入和全国人均GDP对百万吨煤死亡率有着较大影响,其中全国人均GDP对百万吨煤死亡率起着负的作用.为了比较分析20世纪90年代以来有关煤矿安全生产的一些重要法律的法律法规实效性的安全作用的方向和大小,建立了多元虚拟变量回归模型,研究表明,有关煤矿安全生产的"三法律一条例"实效性的安全作用平均使得百万吨煤死亡率降低0.895人;"三法律一条例"的实效性表明,法律条款中的经济处罚和制裁条款与经济发展水平越符合,法治力度越强,其执行效果越好.     

基于Elmeri指标体系的煤矿作业区安全风险模糊综合评价

2016年起我国推行煤矿安全风险分级管控与隐患排查治理双重预防机制,各煤矿积极探索自主管理之路,如何将作业区域的风险辨识与总体评价有机结合,建立综合评价模型是值得探讨的课题.本文给出一种便捷的安全风险模糊评价模型首先基于Elmeri指标体系构建了安全的行为、健康危险源、事故危险源、重大事故控制和应急准备5个一级指标和15个二级指标,在作业区进行现场观察,计算出安全指数作为风险管控的依据,采用层次分析法确定指标权重采用梯形分布确定隶属度函数,在总体评价中确定了好、较好、一般、差四个模糊评价等级,根据M(.,+)模型和最大隶属度原则确定作业区域安全风险等级,并在煤矿进行现场应用,该模型方法简单,将定量的风险辨识数据与综合评价有机结合起来,评价结果与实际相符,值得在国内外推广.     

煤炭矿井设置的多目标选址决策分析

提供了约束条件下煤炭矿井设置的多目标选址方法,并将模糊规划模型转化为0-1规划模型进行求解,通过一个实证分析说明了该方法的实用性和有效性.并就合理有效利用煤炭资源、建设循环型煤炭矿井,为地方煤炭生产管理部门优化煤炭矿井设置提出了相关的政策建议.     

基于ABMS的煤矿不安全行为惩罚制度有效性仿真

从理论层面剖析了煤矿安全管理中的不安全行为惩罚制度与矿井作业人员行为选择之间的内在作用关系,采用基于复杂适应性理论的多主体建模仿真方法(Agent-Based Modeling and Simulation,ABMS)对矿井作业人员行为选择系统进行建模,调研获取仿真基础数据,并采用Netlogo平台仿真不同制度属性下矿井作业人员行为选择的宏观涌现现象,分析煤矿不安全行为惩罚制度对作业人员行为选择的作用效果.     

修正的GM(1,1)残差模型在原煤销售量预测中的应用

本论研究的是提高灰色预测模型的一种方法。首先建立主模型进行预测，得到残差序列，然后对残差序列建模，对主模型进行修正，得到修正的GM(1，1)模型。将模型应用到原煤销售量的预测中，其精度明显提高。     

矿井煤与瓦斯突出预测的物元模型方法

为了正确预测媒与瓦斯突出的趋势和危险性,根据影响煤与瓦斯突出危险性分类的一些主要因素,应用物元理论建立了煤与瓦斯突出危险性分类与判别模型.给出了煤与瓦斯突出危险性评价的物元关联函数及物元关联度的计算方法;建立了适合可拓学理论的煤与瓦斯突出危险性等级分类标准;采用指标的综合权重,充分利用主观赋权法和客观赋权法各自带来的信息.应用证明此方法适合于煤与瓦斯突出危险性等级的评判和预测.     

基于灰色局势决策的采煤工艺评价与选择

采煤工艺的评价与选择是一个多目标规划,煤矿生产条件具有复杂性,地下工程具有信息不完备性,为避免受到人为主观因素的影响,能够对采煤工艺的选择提供客观评价的依据,采用灰色局势决策的方法,建立多目标综合决策矩阵,计算综合效果测度进行决策,评价结果与模糊综合评价法、灰色聚类法和灰色关联分析法相比较基本一致,灰色局势决策的方法较传统方法更精确,更有效,该方法在决策矿业工程中信息不完备问题时,具有一定的参考价值和指导意义.     

PCA-Fisher判别模型在煤层底板突水预测中的应用

针对当前煤层底板突水影响因素复杂、预测精度低及难度大等问题,通过结合主成分分析法(PCA)和Fisher判别分析法,构建了PCA-Fisher煤层底板突水判别模型,并将该判别模型应用于贵州省六盘水月亮田煤矿9号煤层对其进行底板突水危险性预测.笔者将含水层水压、隔水层厚度及煤层倾角等6个指标作为影响该煤层底板突水危险性的主要因素,把18组实测数据输入PCA-Fisher判别模型并进行煤层底板突水预测.结果显示:PCA提取的3个主成分F1、F2及F3的方差贡献率达94.179%,且判别模型的前14组训练样本正确率达85.7%;最后判别未参加训练的后4组样本,误判率为0%,其精度高达100%,结果印证了PCA-Fisher的判别模型对煤层底板突水预测的正确性.     

基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测

选用平顶山市2005—2009年各空气污染物浓度作为原始数据序列,建立灰色马尔科夫预测模型,对未来10年的污染因子浓度进行预测.模型检验结果表明:均方差比值和小误差概率均为一级;运用灰色关联分析法计算各污染物原始数据序列与预测数据序列之间的关联度,定量描述灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测的精确度,平均精度达到99.9%,表明灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测有很高的实用性.