基于广义反调和均值的弱化缓冲算子的构造及其应用

在灰色系统缓冲算子公理体系下,基于广义反调和均值构造了一类新的满足缓冲算子3条公理的弱化缓冲算子,称为广义反调和均值弱化缓冲算子(记为GAHAM弱化缓冲算子)。GAHAM弱化缓冲算子以已有的平均弱化缓冲算子为特例,从而推广了一些已有构造弱化缓冲算子的结果,说明GAHAM弱化缓冲算子更具有一般性。通过数值计算比较表明利用GAHAM弱化缓冲算子比利用已有的一些弱化缓冲算子建立GM(1,1)模型精度有较大程度提高,说明了GAHAM弱化缓冲算子在应用上的实用性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

模糊综合评判决策模型的缺陷与消除

文章分析发现基于模糊综合评判的决策模型隐藏有严重的缺陷,其根本原因是模糊综合评判中使用的取小取大算法遗漏了很多信息;通过引进非线性的Einstain算子来代替线性的取小取大算子后,消除了基于模糊综合评判的决策模型隐藏的严重缺陷。     

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.     

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.     

基于灰色数列预测和主成分分析的国债风险仿真模型

一、国债风险预测为了分析我国国债风险在政府实施稳健财政政策后的变化,我们采用引入弱化(或强化)算子的灰色数列预测方法,通过对国债发行规模、国债还本付息、国内生产总值、居民储蓄、中央财政收入、中央财政支出的预测,计算未来的国债风险相对量指标。灰色数列预测步骤如下     

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。     

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。     

基于灰色系统技术的随机振荡序列预测模型的改进

文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;时上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值.     

信息矩阵X'X奇异时参数β的一种优良估计

文章得到了一般的线性模型Ｙ＝Ｘβ＋εε～Ｎ（０,σ２Ｉｎ）｛在信息矩阵Ｘ′Ｘ为奇异或接近奇异时的一种等比例压缩估计βｄ,同时给出了具体的求法和适用范围     

基于FWHA和FIOWHA算子的模糊多属性群决策方法

针对风险投资决策中涉及到的模糊多属性决策问题,文章分析了基于FWHA和FIOWHA算子的模糊多属性决策方法,并列举了一个关于风险投资方案选择的案例,用该方法选择出了最佳投资方案,为解决模糊多属性决策问题提供了新的思路.     

判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集的群决策方法

针对指标集之间有差异的群决策问题,文章提出一种在判断矩阵信息下基于模糊参数模糊软集理论的群决策方法.具体步骤为:首先,根据各决策者给出的判断矩阵信息及序关系分析法得到方案的评价值,并利用模糊软集的且运算将评价值进行融合;其次,构建模糊参数模糊软集;最后,通过模糊参数模糊软聚合算子的计算结果找出最优方案.