指数型强化缓冲算子的构造及其应用

文章在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的指数型强化缓冲算子,并研究了该算子的一些特性及内在关系,有效地解决了冲击扰动数据序列的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例结果表明,该强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度.     

一种构造弱化缓冲序列的新方法

在运用灰色系统进行预测时,当数据序列由高增长急剧变化成为低增长时,需要运用弱化缓冲算子对数据进行处理,以提高预测精度。但是以一种或是几种弱化缓冲算子来处理各种变化规律不尽相同数据,有时效果会不尽理想。文章在现有缓冲算子的基础之上,提出了一种针对的不同数据的弱化缓冲序列的构造方法并通过实例证实了利用这类弱化缓冲序列对由高增长急剧变化成为低增长的数据序列作模拟预测的可行性、有效性、优越性。     

线性强化和弱化缓冲算子的判定

为了能够更直接的判定一个线性缓冲算子是线性强化缓冲算子或线性弱化缓冲算子,文章在一定假设前提下,在线性缓冲算子的基础上对其所对应的线性缓冲算子矩阵进行研究,从矩阵的角度给出线性缓冲算子是线性强化缓冲算子或线性弱化缓冲算子的一个充分条件。最后用算例验证了此充分条件的有效性与实用性。     

强化缓冲算子序列与多阶算子的作用

本文根据缓冲算子公理化定义,构造和整合了强化缓冲算子,证明了多阶强化缓冲算子的计算公式,并比较所构造强化缓冲算子的缓冲作用,并用实例验证了算子的有效性与实用性。     

基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型

文章为了提高GM(1,1)模型的预测精度,提出一种基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型.考虑通过弱化缓冲算子得到原始数据序列的缓冲序列,并对缓冲序列进行对数变换,而后对GM(1,1)模型的背景值进行优化.实例结果表明新建GM(1,1)模型降低了误差,提高了预测精度.     

基于辅助函数的强化缓冲算子及其作用

本文通过建立辅助函数,构造了强化缓冲算子,归纳了已有强化缓冲算子;并分析了缓冲算子作用序列的函数性质,比较了这些强化缓冲算子的缓冲作用;最后用实例验证了这类算子的实用性,有效解决了冲击扰动系统的行为数据在建模预测过程中常常出现的定性分析与定量预测不符的问题。     

基于最优点的新强化缓冲算子及其性质研究

在灰色系统缓冲算子三公理体系下,基于灰色系统理论中信息充分利用原则和新信息充分利用原则,融合"信息折旧"、引入参数及优化思想,文章构造了一类新的强化缓冲算子(称为IDSBO强化缓冲算子)。IDSBO强化缓冲算子改善了一些已有的强化缓冲算子的作用效果。通过算例比较了IDSBO强化缓冲算子与文献中的几类强化缓冲算子,对比发现文章构造的IDSBO强化缓冲算子能够明显提高度量GM(1,1)模型拟合优劣的关联度和降低拟合残差,例验证了该算子序列的有效性与实用性。IDSBO强化缓冲算子为处理冲击扰动数据序列,特别是处理震荡序列在建模预测中出现预测失真的情况提供了一个可行的解决途径。     

几类变权强化缓冲算子的构造方法

文章基于冲击扰动系统的概念,引入了变权强化算子,以便于控制缓冲算子的作用强度;讨论了缓冲算子的内部关系,发现了缓冲算子大小与作用强度的关系并证明其正确性,解决了传统缓冲算子作用强度过强或者过弱的问题,也解决了当系统行为数据序列前一部分增长(衰减)过慢后一部分增长(衰减)过快时定性分析与定量预测不符的问题;最后通过实例证明了缓冲算子的有效性和实用性。     

多阶灰缓冲算子在旅游经济预测中的统计检验

对于序列波动过于明显或不明显而引起的灰色理论挖掘困难是灰色预测与决策理论所关注的问题。文章首先对灰色算子的作用机理和预测精度检验的四种方法进行了阐述；然后选取一种灰色软化缓冲算子的卜3阶，以湖南省2006-2010年旅游业收入数据为研究对象进行了预测；结合平均相对误差、灰色关联度、均方差比值和小误差概率值对三阶算子作出的预测结论进行了精度检验。     

基于IGOWLA算子的最优组合预测模型及应用

OWA算子及其拓展后的信息集成算子已被广泛应用于组合预测中。文章在有序加权对数平均算子基础上提出诱导广义有序加权对数平均算子(,IGOWLA)的概念,讨论它的几种特殊情形,同时研究它们的一些性质。然后给出一种基于IGOWLA算子的组合预测模型,并探讨权系数求解方法。     

中国国际航空货运量预测

论文通过构造缓冲算子,对中国国际航空货运量的原始数据进行弱化处理,有效减少了原始数据的随机性,以此为基础建立GM(1,1)模型进行预测.取得的数据结果比较准确地反映了我国国际航空货运发展的趋势,从而为我国国际航空货运发展的政策制定提供有力依据.     

基于拓展的连续有序加权几何平均算子的多属性决策方法

文章基于连续有序加权平均(C-OWA)算子的研究方法,把连续有序加权几何(C-OWG)算子进行了推广,提出了拓展的C-OWG算子,证明了C-OWG算子是拓展的C-OWG算子的特例,给出了拓展的C-OWG算子的性质和几个具体例子。提出了已知区间互反偏好矩阵条件下的多属性决策方法。最后举例说明了该方法的可行性。     

基于IGOWLA算子的区间组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)算子的概念,以误差平方和为准则,分别建立左右端点的基于IGOWLA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型.通过实例分析说明了该模型能有效提高预测精度.     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

联合广义线性模型中的变量选择

在联合广义线性模型中,散度参数与均值都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑在只有分布的一阶矩和二阶矩指定的条件下,联合广义线性模型中均值部分的变量选择问题。本文采用广义拟似然函数,提出了新的模型选择准则(EAIC);该准则是Akaike信息准则的推广。论文通过模拟研究验证了该准则的效果。     

基于灰色关联度的广义IOWA算子组合预测模型

文章在广义诱导有序加权(GIOWA)算子的基础上,结合关联度指标之一的灰色关联度指标,建立了基于灰色关联度的GIOWA算子的组合预测模型.同时,讨论了该算子的相关概念和性质,给出了该算子权系数的确定方法,并对所建立的组合预测模型中的参数λ进行了分类讨论并给出实例检验,结果表明该组合预测方法的合理性和有效性.     

基于T—GOWA和T—IGOWA算子的二元语义多属性决策方法

文章针对具有语言评价信息的多属性决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的决策方法。首先提出了二元语义广义有序加权平均（T—GOWA）算子和二元语义诱导广义有序加权平均（T—IGOWA）算子,并对这些算子的性质进行了分析,然后给出了基于T—GOWA算子和T—IGOWA算子的二元语义多属性决策方法。最后给出一个实例分析,说明该方法的有效性和可行性。     

带有等相关误差结构生长曲线模型的参数bootstrap检验

文章研究了具有等相关误差结构的生长曲线模型回归系数的检验问题,构造了参数bootstrap (PB)检验统计量和相应的PB检验,并与已有的广义p值(GP)检验进行了比较.模拟研究表明,PB方法和GP方法在单处理组情形下的表现趋于一致,均能很好的控制第一类错误率;在多处理组情形下,GP方法在一些情形下不能很好地控制犯第一类错误的概率,而PB方法则在很好地保证检验名义水平的前提下,同时也具有良好的势表现.     

基于诱导语言有序加权平均算子的多属性决策方法

文章研究语言变量的运算法则,定义了新的语言变量运算法则,把有序加权平均(OWA)算子扩展到语言环境中,提出了一种基于诱导语言有序加权平均算子(ILOWA)的多属性决策方法,该方法计算简洁便利,并能克服某些算子出现的反直觉现象,最后通过算例说明此方法。     

异方差下多个正态总体共同均值的参数bootstrap推断

文章使用参数bootstrap (PB)方法考虑了当方差未知且可以不相等时多个正态总体共同均值的假设检验和置信区间构造问题.基于共同均值一个著名估计,提出了一种参数bootstrap统计推断方法,并借助Mon-te Carlo方法与经典的近似解法和广义推断方法进行了比较.随机模拟结果表明,就第一类错误概率和覆盖率而言,参数bootstrap推断方法表现更好.参数bootstrap方法不仅具有满意的第一类错误概率和覆盖率,而且具有良好的检验功效和置信区间平均长度表现.