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.     

基于指数型新弱化缓冲算子的能源需求预测

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弱化缓冲算子,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.并将该弱化缓冲算子应用在中国能源需求的短期预测中.研究结果表明,该弱化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度.     

一类新强化缓冲算子的构造及其应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的强化缓冲算子,并研究了其一些特性及内在关系,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中出现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。     

直觉模糊信息下的多属性决策组合赋权新方法

研究了方案属性值是直觉模糊数且属性权重未事先确知的多属性决策组合赋权问题.文章根据直觉模糊判断矩阵的期望矩阵和基本满意度,构建了一个基于满意区间求解属性组合权重的数学模型.在此基础上,利用得分矩阵求出了方案的满意排序.最后通过一个算例验证了该决策方法的有效性和可行性.