灰色系统模型病态矩阵的双正则化算法

灰色系统模型矩阵会存在病态问题.为消除其病态性,基于病态矩阵的双正则化方法,建立了正则化灰色系统模型中灰参数求解的表达式,给出了其导出方式;提出了正则参数α的选择原则.从而避免了灰参数求解过程中矩阵的病态问题.数值试验分析说明,灰色系统模型的双正则化算法是正确和适用的.     

灰色系统模型的优化岭回归算法

文献[1]指出了目前用普通最小二乘法估计灰微分方程参数的方法由于方程组的病态问题很难求解得合理的参数;文献[2]指出了根据初值求解灰色系统模型的时间响应式的方法由于初值的误差使所求得时间响应式产生系统误差.为了克服灰色模型的上述两个缺点,本文设计了一种求解灰色系统模型的优化岭回归算法,计算一个广泛引用的算例演示了这种算法的优越性.     

动态投入产出灰色最优控制模型

根据灰色系统理论,建立了动态投入产出问题的灰色最优控制模型.利用灰集合理论,把灰色最优控制问题转化为以隶属度为目标函数的(非灰色的)非线性规划问题,从而可利用非线性规划的方法求解这个灰色最优控制问题.     

灰色TSP问题的研究

在确定型TSP问题的基础上,融合灰色系统的思想提出了灰色TSP问题,构建了灰色TSP问题的动态规划模型,结合动态规划方法利用可能度及排序方法给出了求解灰色TSP问题的算法,并结合数值实例,对算法进行了说明.     

非线性灰色Bernoulli模型的改进及应用

非线性灰色Bernoulli模型是灰色预测模型的一类拓展,在捕捉序列非线性趋势性能上表现良好,但仍然存在许多改进的空间.在传统的非线性灰色Bernoulli模型的基础上提出一种改进的方法,结合优化初始值,采用Guass-Newton算法求解最优模型参数以及滚动建模机制三个方面对模型进行改进.数值结果表明,优化初始值能够提高模型的预测精度,Guass-Newton算法寻求最优参数以及滚动建模机制能进一步减少预测误差的产生.因此,改进的模型能够有效地提高非线性灰色Bernoulli模型的预测性能.     

主客观组合赋权的灰色决策模型及其在消费者决策中的运用

现实中许多抽象系统的数值并不能精确地得到,在多属性决策过程中,其属性值多以模糊数或者区间灰数的形式表示,属性权重也受到主观因素和客观因素的影响,针对此类问题,以属性值为区间灰数的多属性决策问题为出发点,采用主客观结合的赋权方式,提出了基于区间距离的灰色相对关联度分析方法,构建了灰色决策模型,并通过消费者决策实例进行了分析,模型是对传统灰色决策模型的拓展,具有更广泛的应用性和实用性.     

灰色Verhulst模型优化的新方法

通过分析传统灰色Verhulst模型利用倒数变换求解白化方程发现了灰色微分方程与白化方程不匹配而导致误差的根源,提出了直接对原始序列的一次累加序列作倒数变换后建立与倒数替换后的白化方程相匹配的灰色微分方程来估计参数a和b,并在此基础上将优化灰导数以改造灰色方程与利用平均相对误差最小为指标确定响应系数的方法相结合对模型进行了优化.结果表明,该优化模型对其本身的时间响应函数所表达的曲线进行模拟和预测具有重合性.通过实例分析说明了优化模型使得传统模型的模拟预测精度得到明显的提高.     

多维评价主观判断的有效性研究

本文以灰色系统理论为基础,把专家主观判断的结果表征为“区间灰数”,用灰数统计方法进行统计分析,建立了评价专家主观判断有效性的灰色模型,该模型具有良好的可操作性和有效性．     

改进的灰色模型及在短时交通流中的应用

基于城市道路交通流按日周期变化的数据特征,提出一种可自动选择步长的灰色模型算法.将其应用到美国Minnesota的两个道路交通流的预测,并和传统灰色模型、历史平均法以及滑动平均法对比.数值实验结果表明:改进的灰色模型能够大幅降低预测绝对误差,预测精度高,稳定性好,适用于城市道路短时交通流的实时预测.     

灰色非线性约束规划的改进引力搜索算法求解

灰色非线性约束规划是灰色系统中一个重要的优化问题.为求解灰色非线性约束规划,给出了一种改进引力搜索算法的求解方法.实验结果表明改进引力搜索算法对求解灰色非线性约束规划可行有效.     

基于关联度的灰色模糊综合评判

针对被评判对象的特点,根据灰色模糊数学的理论,将隶属度和灰度综合起来表示灰色模糊数,并结合灰色关联度的应用,建立了基于关联度分析的灰色模糊综合评判的数学模型,此方法能使评判结果更加客观可信.     

基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法及应用

目的:寻找新的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立拟合精度与预测精度较高的GM(1.1)模型.方法:在邓聚龙教授建模方法的基础上,用基于信息再利用的方法,建立新的灰色系统GM(1.1)模型.结果:用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法建立的GM(1.1)模型,其拟合精度与预测精度不但优于传统方法建立的GM(1.1)模型,而且优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型.结论:基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法不但建模过程简单适用,而且其建立的GM(1.1)模型拟合精度与预测精度优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型,因而具有广泛的应用价值.     

基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法

犹豫模糊集允许一个元素属于一个集合的隶属度可以是多个不同的值,是表达决策者之间偏好不一致性的有力工具。针对决策者评价偏差不宜过大的问题,提出了一种基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法。首先, 我们定义了犹豫模糊元的犹豫度函数,进而定义了犹豫模糊元的一致性指数;在此基础上,构建了基于群体一致性指数最大化的权重优化模型,通过求解优化模型可以得到属性的权重向量。然后,运用灰色关联分析法实现对方案的排序和择优。最后,通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

不完备信息下的灰色粗糙集成决策模型侯亚林

In this paper, for multiple attribute decision-making problem in which attribute values are interval grey numbers and some of them are null values, a decision model based on grey rough sets integration with incomplete information is proposed. We put forward incidence degree coefficient formula for grey interval, by information entropy theory and analysis technique, the method and principle is presented to fill up null values. We also establish the method of grey interval incidence cluster. Because grey system theory and Rough set theory are complementary each other, decision table with preference information is obtained by the result of grey incidence cluster. An algorithm for inducing decision rules based on rough set theory and the dominance relationship is presented. In some extent, this algorithm can deal with decision-making problem in which the attribute values are interval grey numbers and some of them are null values. Contrasted with classical model of cluster decision-making, the algorithm has an advantage of flexibility and compatibility to new information.     

关于非等距序列建模过程的讨论

目的:怎样建立非等距序列的最佳数学模型.方法:讨论用灰色系统GM(1.1)模型和非线性回归方法建立非等距序列的数学模型的过程,找出产生问题的原因,寻求解决问题的方法.结果:接近于指数规律变化的非等距序列,用非线性回归方法建立的数学模型比用灰色系统GM(1.1)模型方法建立的数学模型的精度高;对于其他的非等距序列,用灰色系统GM(1.1)模型方法建立的数学模型比用非线性回归方法建立的数学模型的精度高.结论:在建立非等距序列的数学模型时,采用灰色系统GM(1.1)模型方法与非线性回归方法结合的策略,可以得到较佳的数学模型.     

具有时变灰参数的随机时滞系统的p-阶矩指数鲁棒稳定性

利用灰矩阵的矩阵覆盖集的分解技术和Lyapunov函数法,研究了具有时变灰色参数的随机时滞系统的p-阶矩指数鲁棒稳定性问题,得到了该系统p-阶矩指数鲁棒稳定的时滞独立和时滞依赖的条件,并通过数值例子说明了判别条件的有效性和实用性.     

不完全信息下的区间直觉模糊数的多属性决策方法

针对属性权重信息不完全的区间直觉模糊的多属性决策问题,提出灰色关联分析的决策方法.该方法首先确定各属性下的最佳和最劣方案,确定各方案与理想方案的灰色关联系数,然后在属性权重信息不完全的情况下,建立基于理想点的最优决策模型,求出属性权重,进而根据与理想方案的相对贴近度对各方案进行排序,最后用实例对该方法进行了说明,理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性.     

基于灰色关联分析的财产保险公司偿付能力的模糊综合评判

为解决财产保险公司的偿付能力的评价问题,建立了基于灰色关联分析的模糊综合评判模型.选取了2003-2005年我国8家财产保险公司的相关数据,用灰色关联分析中的点关联系数求解隶属度得出评判矩阵,用范数灰关联度法确定因素集中各因素的权重,从而对其偿付能力进行模糊综合评判,得出各公司的偿付能力所属的类别.并对评语集中各评语赋予适当的权重,对所研究的8家财产保险公司依据其偿付能力的情况进行了排序.     

基于灰类敏感度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型

评价指标权重的确定是多属性决策问题中至关重要的环节。然而,既有研究利用评价指标值之间的差异性进行指标的客观赋权,往往忽略了评价指标对被评价对象全体及所在系统的重要性。本文基于事物自然本质属性差异,运用灰色关联聚类将评价对象划分到预设的类别;借鉴有无对比分析法的思想,定义了反映指标对全体被评价对象类别影响程度的灰类敏感度系数;根据极大熵准则,建立了基于灰类敏感度系数的客观权重极大熵配置模型,以确定多属性决策指标的权重。并通过与文献[21,26]中实际案例的对比分析,说明了本模型的有效性与更贴近现实性,为解决多属性决策指标客观赋权问题提出了一个新思路。