一种基于可能度的区间判断矩阵排序法

给出了区间数两两比较的一种可能度公式,以及文献[4]中的方法参数k,m的取值范围,提出了一种基于可能度的区间判断矩阵排序方法。最后,通过算例说明了该法的可行性和有效性。     

信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法

区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性.     

区间数互补判断矩阵的一致性及其排序研究

由于目前国内外文献对区间数互补判断矩阵的性质研究较少,从而使得对排序方法的相关研究缺乏理论依据.针对这些缺陷,本文研究了区间数互补判断矩阵的性质及其排序方法问题.根据区间数互补判断矩阵的定义,给出了区间数互补判断矩阵的一致性、严格强传递性与弱传递性等定义,并研究了一致性判断矩阵的性质,并说明这些性质更符合人们的思维特征.在一致性性质的基础上建立了区间数互补判断矩阵排序的非线性规划模型,算例分析表明该方法是有效可行的.     

动态联盟中伙伴选择问题的区间规划模型及其求解

伙伴选择和风险管理是动态联盟中的重要决策问题,当考虑失败风险时,失败概率无法给出精确值,因此,考虑采用不确定性规划描述此类问题.提出动态联盟中伙伴选择问题的区间规划模型,模型中用区间数表示联盟伙伴的失败概率.为了求解该模型,引入序关系,并利用Nakahara和Ishibuchi的定理,将区间规划模型转化为等价的清晰双目标模型.设计带自适应适值函数的遗传算法,求出问题的全部非劣解.经过对多个问题的仿真,证明了算法的有效性.     

消费者重复购买意向及其影响因素的实证研究

探究了感知价值、顾客满意、转移成本和消费时间间隔4个因素对重复购买意向的影响。结果发现感知价值、顾客满意、转移成本对重复购买意向有正相关关系,而消费时间间隔对重复购买意向并无显著的影响关系。同时,感知价值与顾客满意之间存在正向的影响关系,转移成本与顾客满意之间并不存在显著的影响关系。     

基于可变区间权重的中期用电量半参数预测模型

由于数据变化规律的多样性,中期电力负荷的波动有着不同于短期、长期负荷的特点。基于电力系统复杂性的研究视角,重点讨论了中期负荷预测过程中模型的不确定性、参数的时变特性以及负荷波动的周期性规律。根据中期负荷的数据特性,建立了基于非参数修匀的半参数模型,定义了函数区间的划分粒度以及模型权重的求解方法,提出了基于可变区间权重的动态预测方法,给出了基于经验模态分解和波动能量分析的噪声序列提取、检验方法。试验研究结果表明,气候因素对用电消耗的影响最大,经济因素次之;从选取的指标来看,不同时期的影响因素对于模型的解释能力是时变的;所提方法能够对电力负荷进行精确的多粒度、多维度分析,进而掌握其局部变化规律,可有效用于电力系统中期负荷预测。     

Importance of interpolation when constructing double-bootstrap confidence intervals

We show that, in the context of double-bootstrap confidence intervals, linear interpolation at the second level of the double bootstrap can reduce the simulation error component of coverage error by an order of magnitude. Intervals that are indistinguishable in terms of coverage error with theoretical, infinite simulation, double-bootstrap confidence intervals may be obtained at substantially less computational expense than by using the standard Monte Carlo approximation method. The intervals retain the simplicity of uniform bootstrap sampling and require no special analysis or computational techniques. Interpolation at the first level of the double bootstrap is shown to have a relatively minor effect on the simulation error.     

Confidence intervals for secondary parameters following a sequential test

In sequential studies, formal interim analyses are usually restricted to a consideration of a single null hypothesis concerning a single parameter of interest. Valid frequentist methods of hypothesis testing and of point and interval estimation for the primary parameter have already been devised for use at the end of such a study. However, the completed data set may warrant a more detailed analysis, involving the estimation of parameters corresponding to effects that were not used to determine when to stop, and yet correlated with those that were. This paper describes methods for setting confidence intervals for secondary parameters in a way which provides the correct coverage probability in repeated frequentist realizations of the sequential design used. The method assumes that information accumulates on the primary and secondary parameters at proportional rates. This requirement will be valid in many potential applications, but only in limited situations in survival analysis.     

企业投资决策分析方法及应用

目的/意义针对投资决策中偏好信息为区间模糊数的多准则决策问题,提出了一种基于冲突最小化的群体决策方法。设计/方法首先,以决策整体最优为目标,构建极大熵规划模型求解决策准则权重;其次,以决策总冲突程度最小化为目标,构建优化模型求解决策成员权重;然后,建立决策方案的比较可能度矩阵和排序向量模型,获得问题决策方案排序结果。最后,通过一个投资决策实例进行应用,验证了方法的有效性和科学性。结论/发现该方法能够解决投资群体决策中的冲突问题,在投资决策中形成偏好最一致的决策方案。