水泥强度的模糊预测模型研究

本文根据水泥强度的模糊性 ,运用模糊模式识别理论 ,建立了预测水泥强度的模糊贴近度模型 .通过对上海水泥厂提供的实测数据进行模糊计算 ,得到了令人满意的结果 ,为水泥强度的快速预测提供了一种新方法 ,有较好的实用价值 .     

基于随机模糊理论的结构可靠性分析

在结构可靠性分析中，由于缺乏足够数据或信息不完整，元件强度和外载的分布参数只能根据已有的实验和专家的经验采用模糊变量进行描述。此时强度和外载是随机模糊变量，基于随机模糊理论，本文提出概率模型的分布参数为模糊变量时的结构可靠性度量指标计算模型。该模型不但可以解决应力和强度服从任意分布时的可靠度问题而且也为计算多变量模型提供了一种计算可靠度的方法。最后通过算例，验证了该方法的有效性和合理性。     

基于模糊统计的公司违约预测

针对KMV违约预测模糊中固定违约点的缺陷，将违约点模糊化，以模糊事件表示违约，从而修改确定公司股权价值的期权公式，进一步得到违约概率预测，重点讨论计算违约模糊事件的基本思路，详细给出模糊统计方法，通过案例分析说明本文提出的模糊方法的可行性与长处。     

基于TFWPA算子的模糊优化组合预测模型及其应用

传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。     

模糊时间数列的分析与预测:以台湾地区加权股价指数为例

随着我国经济快速成长，衍生性金融商品的投资分析，已成为国内财务数学研究热门课题。以股票市场而言，人们总希望比别人早一步掌握行情的脉动，以获取最高的报酬率，然而，影响股市加权股价指数波动的因素众多，要如何进行趋势分析与预测，是很多学者相当感兴趣与研究的主题。本文考虑以模糊统计方法，作模糊时间数列的趋势分析与预测。其望应用模糊统计分析方法比传统的时间数列分析方法能得到更合理的解释，且预测结果可以提供决策者更多的信息，做出正确的决策。最后以台湾地区加权股票指数为例，做一实证上的详细探讨。     

模糊逼近集与模糊逼近泛函映射

本文通过对模糊逼近集与模糊逼近泛函映射的建立和研究，为时间序列预测工作开辟新的途径，建立新的方法·     

层次分析、定性数据定量化在煤与瓦斯突出预测中的应用

以统计数据为依据,应用7±2心理极限概念和层次分析法确定各因素权重,采用定性数据定量化方法建立隶属度,采用二级模糊综合评判方法和“加权平均型”评判数学模型,建立了煤与瓦斯突出强度预测模糊综合评判方法,实现了定性问题的定量化分析.     

多元模糊回归预测模型及其应用

论述多元模糊回归预测模糊的建模方法,探讨该预测模型在第二代玉米螟百株卵量各动态上的应用,研究结果表明,该预测模型为害害虫群动态的中长期预测预报提供了一种新的研究方法,是一种优良的模型。     

基于一阶预测有效度的IGOWLA算子模糊组合预测方法

文章针对预测对象具有模糊性的组合预测问题，用三角模糊数表征问题的特征信息，引入诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子的概念，以基于模糊信息的一阶预测有效度作为精度指标，建立基于一阶预测有效度的IGOWLA算子模糊组合预测的最优化模型，并通过实例分析说明了该模型能显著提高预测精度。     

我国上市公司被特别处理的组合预测模型研究

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度，本提出了一种基于模糊神经网络的上市公司被ST的非线性组合建模与预测新方法，并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistc回归模型的预测结果对比表明，该方法具有预测精度高，学习与泛化能力强，适应性广的优点。     

基于模糊模拟的风险投资项目决策

由于风险投资的高不确定性和风险性,使得人们难以准确预测风险投资项目的收益和状态概率,而只能得到其大致的区间范围。鉴于这种情况,本文将投资项目收益和状态概率描述为模糊变量,利用模糊变量的均值和方差建立了模糊风险投资决策模型,并给出利用模糊模拟方法计算的实例。     

基于模糊时间序列模型的CPI预测方法研究

构建模糊AR(p)时间序列模型,对CPI进行了预测,通过实际数据模拟发现,与传统的ARIMA模型相比,模糊AR(p)时间序列模型预测的效果更好.     

企业财务危机预警Rough-Fuzzy-ANN模型的建立及应用

本文提出了一种基于粗糙一模糊神经网络（Rough-Fuzzy-ANN）的企业财务危机建模和预测新方法，并给出了相应的算法，在通过以我国上市公司财务数据为基础进行的实证分析之后，结果表明，Fuzzy-Rough-ANN模型具有预测精度高。学习和泛化能力强，适应性广的优点；同时有效、可行，为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径。     

一种基于动态模糊综合评判的故障预测新方法

针对影响装备寿命的许多故障因素和故障关系具有复杂性、非确定性以及时变性的特点，指出了传统模糊综合评判方法的不足，提出了基于动态模糊综合评判的故障预测方法，给出了动态权重矩阵和动态隶属度的确定方法，以火炮反后坐装置为例对评判过程予以说明，证明了该方法的有效性和实用性。并将模糊综合评判与产生式规则相融合，利用复合推理机制提高预测结果的准确性。     

模糊袋算子应用

本文在Ｒ．ＲＹａｇｅｒ袋理论的基础上，重新定义了模糊袋及相关运算。这一研究期望能为专家系统中模糊关系数据库、信息与知识的获取提供一些新颖的处理模型。     

基于模糊GM(1,1)模型的时间序列预测

提出了一种模糊GM(1,1)预测模型,即FGM(1,1)模型,该方法是在GM(1,1)模型中引入模糊成员函数,通过模糊成员函数对时间序列数据进行模糊化,达到数据优化选择,实现历史数据"重近轻远"的预测效果.仿真结果表明所提出的预测方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

一种新的非线性模糊自适应变权重组合预测模型

对于复杂工业系统非线性时间序列预测精度不高问题,引入了多种预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了模糊自适应变权重非线性组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重非线性组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为复杂非线性工业系统所需决策提供了有力支持。     

基于SPA的双枝模糊决策分析

将集对理论(SPA)与双枝模糊决策理论相结合,用集对分析的方法研究进行双枝模糊决策的方法,分别对双枝模糊决策因素域和双枝模糊决策的上枝、下枝和双枝进行了集对分析,给出了用SPA进行双枝模糊决策的性质,同时讨论了双枝模糊决策的动态分析方法,以及双枝模糊决策度强弱态势预测的方法,从而为双枝模糊决策理论的研究提供了新的视角和方法,为双枝模糊决策的应用提供了更方便的工具和更强的理论支持。     

基于模糊粗糙集挖掘方法的证券价格预测研究

为了能更好地对证券市场价格进行合理预测，利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时问内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类，并按时间属性进行分组，而后通过给出的模糊相似关系下的模糊粗糙集计算每组的真值，通过数据挖掘方法获得候选属性，最终得到相应时间段内的有用规则，根据所得规则预测某一时间段内股票价格的变化趋势。测试结果表踢，该方法能获得较高的准确率，证明其有效性较好。     

单源模糊糊及其运算

本文首先指出模糊数的运算存在模糊源问题，然后定义了单源模糊数的一些基本概念，并建立了单源模糊数的运算方法，最后给出了单源模糊数线性方程组的求解方法。