灰数
- 一般灰数型面板数据关联分析模型及应用
板数据,对于一般灰数型面板数据无法进行分析。目前,由于一般灰数的运算有待进一步完善,利用一般灰数的运算或者距离测度进行相关性分析存在困难;② 现有的面板数据关联分析模型易受指标排列顺序的影响[16],即改变指标的排列顺序后,关联度的结果往往会随之改变。为此,本文给出了一般灰数型面板数据的空间投射方法,并给出了重心三角曲面关联分析模型。首先,将样本矩阵分解为行为子矩阵;其次,给出行为子矩阵元素的核及上下界,并给出了由行为子矩阵元素相邻四点的上下界所确定的几何
系统工程与电子技术 2023年3期2023-03-09
- 基于新型核与灰度序列的时滞GM(1,N)模型及其应用
差思想，针对区间灰数构建了GM(1,1)模型，石佳等[23]在核和灰度序列的基础上，引入线性时变参数，建立了GM(1,N)模型，上述优化模型是将实验数据中的实数范畴扩大到区间灰数范畴，以便于灰色模型在不同条件下的合理应用，使得灰色系统理论更加的完整且丰富。在目前的实际应用过程中，原始GM(1,N)模型[24]只能适用于在同一时间下的变量，在建模的过程中没有过多地考虑时间滞后变化关系，因此常常在预测过程中产生或多或少的模拟预测偏差。本文将分析当期系统特征数据
运筹与管理 2022年12期2022-02-08
- 基于区间灰数白化变权关联算法的采矿方法决策模型及应用
有一定范围的区间灰数。因此，采矿方法选择是典型的区间灰数多属性决策问题，其核心和重点是区间灰数关键特征信息的提取和科学综合。当前，常采用白化权函数描述区间灰数特征以客观反映专家意见模糊性和偏好程度，主要包括白化权函数为梯形白化权函数[12-14]、三角白化权函数[15]等线性或分段线性函数，一般基于灰形特征提取灰心或灰径等关键信息。但因线性或分段线性函数不能更好地反映单位增量带来的差异，故不易反映专家意见的偏好程度差异。可见，当前利用区间灰数描述采矿方法决
金属矿山 2021年12期2022-01-07
- 基于三参数区间泛灰数的技术站能力表示与估计方法
定性度量中引入泛灰数；丁先文等[14]将Bootstrap 方法与经典方法进行了比较.从以上分析可知，在技术站能力表示及测定方面，既有文献大都利用确定性模型进行研究，难以体现能力的伸缩与动态性.本文利用三参数区间表征技术站能力，并界定松弛、平衡、收缩等能力概念.同时，引入泛灰数控制运算时引起的区间扩张，形成基于JAB（Jackknife-after-Bootstrap）区间估计的三参数区间泛灰数技术站能力表示与估计方法.1 三参数区间泛灰数的描述1.1 三
西南交通大学学报 2021年5期2021-10-31
- 基于S型效用函数的区间灰数多属性群体决策方法
关于属性值为区间灰数的多属性决策问题的研究取得了丰富进展。谢乃明等[2]通过分析灰数排序针对连续型灰数和区间型灰数给出了排序规则。王俊杰等[3]通过构建两个区间灰数的可能度函数，求得两个区间灰数可能度大小的排序。刘中侠等[4]通过计算综合关联相对贴近度，给出了区间灰数备选方案的优劣排序。崔杰等[5]针对属性值为区间灰数的多指标决策提出了灰色多阶段决策方法。在实际决策中，决策者对备选方案进行评价时往往受到自身心理的影响，产生非理性因素。当决策者财富较多时，决
河南教育学院学报（自然科学版） 2021年2期2021-07-28
- 基于GAHP方法的深潜救生艇援潜救生作业综合评价研究*
底层指标的评分为灰数，如果想要客观真实反映指标的评价等级，需要将灰数转化为评价灰类。确定评估灰类就是确定评估灰类的等级数、灰类的灰数及灰类的白化权函数。根据援潜对接救生作业评估类型和专家意见，将指标的取值划分为很好、较好、一般、较差四个灰类，对应灰度阈值为9、7、5、3，即C=［9 7 5 3］T为灰类等级赋值向量，以常用的岭型（三角）白化权函数进行灰数计算。第一类（很好）设定灰数∈[0，9，+∞]，对应的白化权函数为第二类（较好）设定灰数∈[0，7，14
舰船电子工程 2021年5期2021-06-04
- 初始条件优化的正态分布区间灰数NGM（1，1）预测模型
数值表达，而区间灰数的表示方法则更符合人们对系统内数据的把握和认知［5］. 因此，建立面向区间灰数的预测模型已成为学者们的研究热点之一. 现有文献中，学者们利用“区间灰数白化”的思想，通过信息分解法［6-7］、几何坐标转换法［8-9］、灰色属性法［10-13］将区间灰数序列转化为实数序列，然后对实数序列建立灰色预测模型，再反推得到区间灰数上下界的模拟值和预测值. 但是，上述研究均是在灰数取值分布信息未知的前提下进行的.在灰色系统理论中，作为描述一个灰数对其
河南科学 2021年3期2021-05-06
- 灰色系统理论在生鲜农产品供应链中的应用
管理系统的要求。灰数是组成灰色系统的基本单元，灰色系统其他组成部分包括灰色方程、灰色矩阵以及灰色函数。在实际应用中，人们难以准确把握系统中的实际信息，无法获得信息的具体取值，仅知道其取值范围，这被叫作灰数，范围一般是1 个区间，也可以是一般的数集，通常用符号“”来表示。1.2 区间灰数的主要运算法则1.2.1 加法运算1.2.2 减法运算1.2.3 乘法运算1.2.4 数乘运算1.3 区间灰数大小的比较区间灰数的大小的往往无法进行直接比较，主要讨论一般意义
南方农机 2021年2期2021-02-07
- 基于白化权函数的改进区间灰数预测模型
046)0 引言灰数及其运算是灰色系统理论的基础。灰数是指仅知道取值范围但不知其确切值的数，用记号“⊗”表示[1]。文献[2]根据区间灰数的已有分布信息发掘其几何意义，并把灰数序列转换为实数序列完成建模预测，但仅能解决典型白化权函数类型。文献[3-4]从区间灰数的“核”“信息域”以及“认知程度”等特征出发实现预测；文献[5]利用文献[3-4]定义的信息域和认知程度，构建了改进的区间灰数预测模型；区间灰数的标准化形式在文献[6]中给出，文中把区间灰数分为“白
河南教育学院学报（自然科学版） 2020年3期2020-11-16
- 基于后悔理论的理想点决策方法及其在防洪调度中的应用
、概率统计和区间灰数3种方法对不确定性信息进行研究.而在水库洪水调度决策中运用模糊数学和概率统计方法会具有一定的盲目性,所以区间灰数就成为在描述不确定性问题时最为合适的方法[1].在水库洪水调度决策方面,常运用的方法主要包括：层次分析法、Vague集法、TOPSIS法、灰色关联度法、理想点法等[2-6].关于理想点法决策,王彦,孟令爽[7]建立评价指标体系,划分风险等级,将熵权法与理想点法相结合,对水资源承载力风险进行评价;危文广,黎良辉,赖敬飞,等[8]
三峡大学学报(自然科学版) 2020年5期2020-09-18
- 基于区间灰数理论的汽车声品质主观评价方法研究*
分别对应一段区间灰数，评审员按照词汇对每个样本评出一个分数范围。但在实际应用中发现，该方法没有考虑评分区间长度与评分者对该评分确信程度间的联系，也没有针对区间型分数给出一套切实可行的评分者信度求法，而且该方法限定了每次给分的范围，同样没有做到真正的模糊打分。针对以上问题，本文中提出了基于区间灰数理论［7］改进的语义细分法。每位评审员以基准样本作为对比参考，采用任意模糊涂抹的方法对每个样本进行评分，得到一组分数的区间序列。通过区间灰色关联度［8］算法求出各个
汽车工程 2020年7期2020-07-27
- 考虑后悔规避的灰色群体偏离靶心度决策方法
展到区间数、区间灰数、三参数区间灰数以及直觉模糊数等，且不少研究者在拓展建模对象的同时也不断优化了灰靶决策的建模方法。文献[6]首次将灰靶决策模型由实数序列拓展到区间数序列，建立了区间数多指标灰靶模型；文献[7]则专门针对决策对象众多的多属性决策问题建立了基于样本集的区间数灰靶分类决策模型；文献[8]针对属性值为区间灰数的情形建立了正、负靶心灰靶决策模型，使决策更加全面合理，提供了灰靶模型发展的新视角；文献[9]在研究区间灰数距离计算方法的基础上，通过比较
中国管理科学 2020年6期2020-07-22
- 基于DFOWA算子的动态三参数区间灰数多属性决策
部分[3-4]。灰数则是灰色系统理论中的基本单元，有一定的取值范围但不能确定具体数值，是可以对其进行加工、运算生成得到有意义有价值的信息，从而描述系统。灰关联模型虽已采取区间灰数对属性值做出改进，但区间数存在着为完整保留属性信息而导致区间过大、默认区间内各值概率相等的缺点，且随着运算法则的计算会产生误差甚至失真现象。为此，张东兴等[5]考虑了具有“奖优罚劣”线性变换算子的基于前景理论的灰关联决策方法；陈可嘉等[6]给出了三参数区间灰数距离测度与排序方法，考
武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2020年1期2020-05-18
- 基于灰区间聚类的人机界面评价方法①
白化权函数构建的灰数评价模型，并不适用于具有多属性、不确定信息的人机界面系统。本文在前人研究的基础上，将区间灰数与灰色理论相结合，构建了基于典型白化权函数的灰区间聚类人机界面评价模型，解决了人机界面评价过程中评价信息的不确定性问题。人机界面评价首先需要分析评价对象，根据对象特征筛选指标，构建评价指标体系，人机界面评价指标包括定量和定性指标两类，而定性指标需要先量化后处理，利用区间灰数量化定性指标可保留更多的有用信息，解决人机界面评价信息的不确定性，最后建立
佳木斯大学学报（自然科学版） 2020年2期2020-05-18
- 基于灰数熵的突发事件语言信息权重配置研究
——以危化品运输事
入研究，证明区间灰数用以表征多元性的不确定信息具有较强的鲁棒性，提出广义区间灰数关联度模型、广义区间灰数熵权配置模型、改进灰关联分析和熵权法结合的评价方法，并在多个领域得到应用。目前还未见突发事件紧急通讯中语言信息方面的研究。由于突发事件语言信息的多元不确定性，传统的权重配置方法对语言信息的研究具有一定的局限性，本文针对突发事件语言信息多元不确定性特点的研究，在灰色理论的基础上，提出一种构建一个广义区间灰数熵客观权重配置模型，求得突发事件语言信息属性指标的
物流科技 2020年5期2020-05-14
- 基于直觉灰数集的灰色多属性决策方法
0]。李鹏等基于灰数“核”与“灰度”的内涵，将直觉模糊数的犹豫度和记分函数结合构建了直觉模糊数序列GM(1，1)预测模型，从而实现了直觉模糊数的预测[11]。这些研究不但不成体系而且处于初级阶段，没有实现理论的深度融合，很多理论有待进一步探究。在实际决策问题中犹豫模糊信息、灰信息和模糊信息往往相互渗透，很难准确界定。为此，Li等提出了灰色犹豫模糊集，把灰集看作是灰色犹豫模糊集的一个拓展[12]。由于信息受多源因素的影响，常表现为复杂不确定性，为精确描述复杂
统计与信息论坛 2020年3期2020-04-27
- 基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策①
注和深入的研究.灰数是灰色系统理论的基本单元,针对模糊数学与统计概率难以描述的不确定信息,主要通过对部分已知信息进行生成和开发以提取和分析有价值的信息,实现对不确定系统的准确描述.针对属性值为区间灰数的不确定多熟悉决策问题,谢乃明和刘思峰[4]深入研究了灰数的排序问题,针对连续型灰数与区间型灰数分别给出排序规则.王坚强等[5]针对概率和信息值均为区间灰数的灰色风险型多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法,采用离差最大化思想对方案进行排序.闫书丽等人
计算机系统应用 2019年9期2019-09-24
- 基于限制合作博弈的产业集群企业利益分配研究
的基础上，本文将灰数、Choquet积分和Shapley值模型相结合，提出了基于灰色授权机制的限制合作博弈，进而解决产业集群中企业的合作能力和联盟收益值均为区间灰数，且企业之间具有关联性的联盟利益分配问题。2 理论基础2.1 合作博弈设有限局中人集合N={1,2,3,…,n}上具有效用可转移的合作对策，是一个二元组，(N,v)，其中v:2N→是定义在所有子集上的特征函数，且满足v(Ø)=0；对任意S1,S2∈2N满足S1∩S2=Ø，v(S1∪S2)≥v(S
中国管理科学 2019年4期2019-05-15
- 基于一般灰数的灰靶决策模型拓展与应用
理论的三参数区间灰数群体灰靶决策模型，该方法充分考虑了专家关于各属性的心理期望灰靶和决策风险态度。文献[9]针对指标值为区间数的情形，把灰靶决策模型由实数序列推广到区间数序列，建立了基于区间数的灰靶决策模型。文献[10]通过比较指标集中各指标值与靶心连线所围成图形的面积大小来对决策方案的优劣进行评价，从而在一定程度上弱化了建模对象中极端指标值对靶心距计算结果的影响,建立了蛛网灰靶决策模型。文献[11,12]提出了冲突利益主体不完全确定权重信息情景下的群决策
统计与决策 2019年7期2019-05-05
- 基于“灰度不减”公理的改进区间灰数预测模型
以分为两种：区间灰数序列预测[14-17]和灰色异构数据序列预测[17,18]。其中区间灰数序列建模方法主要有：（1）基于序列的几何特征[14,15]；（2）基于序列的表征信息[16,17]；（3）组合模型[17,18]等。目前，无论是区间灰数序列还是异构数据序列预测模型，主要思想是将灰数转化为实数构建预测模型，再还原为区间灰数。对于灰度波动较大的区间灰数序列，此类模型不仅对灰度变化较大的区间灰数拟合精度低，并且不能反映灰数灰度的未来的发展趋势。对于区间灰
统计与决策 2019年2期2019-03-05
- 基于改进层次分析法的煤矿应急管理体系评价
给出一个标度区间灰数，得到每位专家的灰数判断矩阵如式（1）所示。式中，A（k）（⊗）为应急管理体系脆弱性评价矩阵；(⊗)为第k为专家对第i，j个指标比较后给出的灰数值，（k=1,2，…，m），（i=1,2，…，n），（j=1,2，…，n）；n为同级指标的个数。根据相关理论，有(⊗)=1，(⊗)·(⊗)=1，(⊗)∈（(⊗)(⊗)）(⊗)(⊗)分别为灰数的下限和上限。根据式（1），构建各级指标的群体灰数判断矩阵，如式（2）所示。式中：A（⊗）为应急管理体系群
煤矿现代化 2019年1期2019-03-04
- 基于接近性综合关联度的区间灰数的决策模型
展。对于具有区间灰数的多指标决策问题文献[1]提出了灰色区间关联系数公式，将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况，建立了基于满意度水平下的灰色区间关联算法；文献[2]提出了基于理想方案的最大关联度方法、基于临界方案的最小关联度方法，以及同时考虑理想方案和临界方案的综合关联度方法；文献[3]提出了基于信息还原算子的区间灰数序列关联度的计算方法，研究了具有区间灰数的多指标决策问题，建立了多指标区间灰数关联决策模型；文献[4]提出了区间灰数关联决
统计与决策 2019年1期2019-02-28
- 盲数和GM(1,1)模型在性能退化产品可靠性分析中的应用
数实质是建立区间灰数和可信度。不考虑概率分布时，常采用自然断点法构建区间灰数，用判断矩阵法[3]或直接用数量百分比建立可信度，这类方法的局限在于盲数的建立完全受限于现有数据。考虑概率分布时，文献[4]考虑故障率服从浴盆曲线，将区间总长度设为故障率最大值与最小值的差值，再等分确定各区间灰数，可信度设为区间故障率对应时间与寿命周期的比值；文献[5]假设退化量服从正态分布，由“3σ”性质确定区间灰数和可信度。三参数威布尔分布应用范围广泛，其参数估计方法较多：文献
电光与控制 2018年12期2018-12-17
- 灰色面板数据的关联决策评价模型拓展
板数据类型为一般灰数的关联模型研究极其稀少，文献[13-15]仅研究了决策信息为区间灰数的一般关联决策模型。在实际决策问题中，可能会造成决策信息表现为复杂性和不确定性，而目前对不确定信息表征和运算不够完善。为更加准确地表征不确定信息，本文首先给出了一般灰数的概念并用一般灰数表征复杂信息和不确定性、一般灰数的距离测度方法及其运算法则；其次，将灰色面板数据转化为时间关于样本在指标上值的时间矩阵序列；最后，基于关联度构造思想，构建灰色面板数据的灰色关联度模型并应
统计与决策 2018年21期2018-12-03
- 基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测
此选择用连续区间灰数进行预测。由于用区间灰数直接建模可能导致丢失一些已知的有效信息，甚至对实际情况的解释存在偏差，所以选择用信息分解的方法对区间灰数进行白化。灰色离散 Verhulst 模型是对灰色Verhulst模型的优化，不仅依然适用于近似饱和“S”型数据序列，还能消除由微分方程跳到差分方程时产生的误差，使模拟预测精度更高。因此本文运用基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst模型对天猫“双十一”的物流需求量进行预测。图1 2011—2017天猫“
重庆工商大学学报（自然科学版） 2018年6期2018-11-09
- 基于Grey-DEMATEL的农产品冷链物流影响因素分析
析法)方法与区间灰数相结合构建Grey-DEMATEL模型对农产品冷链物流影响因素进行分析.方凯等[5]选用3阶段的数据包络分析模型研究了我国冷链物流企业的效率,最后发现了阻碍其发展的主要因素是效率低下,并据此提出了5条相关的改良建议.袁学国等[6]对我国的冷链物流业的发展现状做了相关的分析,研究表明,其在发展中存在诸多问题,并针对存在的问题提出了相应的对策和建议.影响某件事情发展的因素是多方面的,且各影响因素之间也是相互关联、相互作用的,各影响因素在其中
沈阳大学学报(自然科学版) 2018年5期2018-11-07
- 基于一般灰数的广义灰色关联分析模型
个实数或一个区间灰数能够准确地描述系统发展和演化特征，为了准确描述系统的特征，刘思峰提出了一般灰数的概念。本文在一般灰数概念基础上，基于核与灰度的思想，依广义关联分析模型的路径，提出一般灰数的绝对和相对关联度模型及相似性和接近性关联度模型及其相应的决策模型，并给出了核期望与核方差的一般灰数的排序方法。最后，利用具有实际背景的案例验证了所建模型在决策应用中的科学有效性。1 一般灰数的基本概念与定义定义1[6]：区间灰数和实（白）数统称为灰数基元。定义2[6]
统计与决策 2018年18期2018-10-17
- “互联网+”环境下基于T-PIGNTOPSIS的电子商务物流供应商评价
引入了三参数区间灰数（T-PIGN）来对评价指标进行度量[11～13]。关于三参数区间灰数在决策问题上的难点主要在于方案的排序与比较，而目前三参数区灰间的比较运算尚未形成一个被研究者们普遍接受的解决方法。基于以上不足，本文在现有物流供应商评价指标研究的基础上，针对电子商务企业，提出了“互联网+”环境下的物流配送供应商评价指标体系。使用基于T-PIGN-TOPSIS的评价方法对备选物流供应商进行评价，根据灰色系统理论中“信息被充分利用”的理念，提出了一种新的
电子科技大学学报(社科版) 2018年4期2018-08-16
- 关于《基于空间映射的区间灰数关联度模型》的注记＊
文献[1]以区间灰数序列为研究对象，基于空间映射的思想，将区间灰数序列转换成面积序列和坐标序列后，对两者灰色关联度进行融合，最终得出原区间灰数的关联度。本文是针对文献[1]中有关的问题而提出的一个商榷。文献[1]中的模型沿用了实数序列灰色关联度的思想，能起到计算区间灰数关联度的效果，但是，在对文章进行深入分析后发现，“面积序列和坐标序列含有的信息量与原区间灰数序列信息量相等”这一说法并不成立。本文在对原文模型进行简单介绍的基础上，逐步分析原文中的证明过程，
科技与创新 2018年14期2018-07-23
- 泛灰数学在机器人机构误差分析中的应用
06）0 引言泛灰数学在机器人机构误差分析中的应用，为实际的误差分析提供了新方法与新理论，可以有效的满足当前时代的需求，具有较强的应用价值。例如，在机器人的手臂设计过程中，设计人员除了对相关的杆件、关节等原理与构造进行设计外，还需要结合设计的实际需求，对各杆件与关节的精度进行测量，以满足实际的设计需求。1 泛灰数学分析1.1 泛灰数学的发展区间分析又被人们称为区间数学，其最早的应用目的是对相关的误差进行分析研究，以保证明确其误差的大小，在实际的运算过程中，
科技视界 2018年2期2018-07-16
- 区间灰数几何预测模型的参数优化
00067）区间灰数几何预测模型的参数优化崔学海（重庆工商大学长江上游经济研究中心，重庆400067）面积序列及坐标序列的模拟精度是影响区间灰数几何预测模型性能的重要因素，文章通过克莱姆法则建立面积序列与坐标序列的灰色模型参数无偏估计新方法，在此基础上构建了一种新的区间灰数预测模型；最后通过与传统的区间灰数预测模型模拟精度进行了比较，结果表明新模型具有更为优秀的模拟性能。灰色理论；预测模型；Cramer法则；区间灰数；参数优化0 引言在灰色理论[1]中，灰
统计与决策 2017年11期2017-07-06
- 基于核与灰半径序列的GM(1，N)预测模型及其在雾霾中的应用
探讨该模型在区间灰数序列情形下的建模机理和建模方法,提出了基于核与灰半径的GM(1，N)模型。将以区间灰数序列的核序列和灰半径序列为基础建立GM(1，N)预测模型,进而对区间灰数序列的核与灰半径进行模拟预测,根据核与灰半径的计算公式推导出区间灰数的上界和下界,从而实现对区间灰数序列的模拟预测。最后,将文中提出的GM(1，N)模型应用于对霾存在时的空气质量指数AQI的预测研究中,模拟预测效果较好,从而验证了该模型的有效性和可行性。灰色系统理论;GM(1，N)
山西大学学报（自然科学版） 2017年2期2017-05-25
- 基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法*
于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法*李艳玲，殷新丽，杨 剑 （火箭军工程大学，西安 710025）针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题，提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式，充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上，运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数，综合两者得到专家权重，最终综合专家意见并对方案比较
火力与指挥控制 2017年3期2017-04-24
- 考虑区间灰数风险度的多属性灰靶决策模型
70)考虑区间灰数风险度的多属性灰靶决策模型孙宝军(内蒙古财经大学 计算机信息管理学院，内蒙古 呼和浩特 010070)针对目前多属性灰靶决策模型研究中，区间灰数比较大小公式中的只以区间大小而没有考虑不确定性，无法度量决策者给出区间灰数风险的问题，文中提出了基于灰数集的风险度的概念，改进了现有的灰靶多属性决策模型，通过风险偏好系数，得到包含风险因素的综合评价结果。算例证明了该方法的可行性和合理性。多属性决策；区间灰数；风险度灰靶决策模型是一种解决“小样本
电子科技 2016年12期2016-12-26
- 基于灰数判断矩阵的Grey-AHP评估方法及其应用研究
0009)基于灰数判断矩阵的Grey-AHP评估方法及其应用研究瞿 浩(合肥工业大学 管理学院,安徽 合肥 230009)文章利用灰色层次分析法(grey-analytic hierarchy process,Grey-AHP)构建了包括目标层、准则层和指标层3个层次的评价指标体系,对基于灰数判断矩阵的Grey-AHP评估方法进行研究,并通过一个具体案例的应用来验证文中所提方法的有效性。层次分析法;灰区间数;判断矩阵;评估方法0 引 言层次分析法[1](
合肥工业大学学报（自然科学版） 2016年11期2016-12-17
- 一种区间灰数的优化预测模型
00)一种区间灰数的优化预测模型胡大红(汉口学院 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430000)由于灰数间的代数运算会导致结果灰度的增加，所以对区间灰数进行建模时，为避免区间灰数的代数运算，本文将区间灰数序列转化为白部序列和灰部序列，再对白部序列和灰部序列分别建立灰色优化预测模型，最后通过实例证实了此方法的有效性与可行性.灰色系统理论;区间灰数;预测模型;白部序列;灰部序列灰色预测模型是对少样本，贫信息系统进行建模的重要预测模型.自提出以来，主要应用于
湖北民族大学学报(自然科学版) 2016年3期2016-11-29
- 基于Cramer法则的区间灰数预测模型参数优化方法研究
mer法则的区间灰数预测模型参数优化方法研究曾 波1a,1b, 石娟娟1b,2，周雪玉1b(1. 重庆工商大学 a.工商务策划学，b.装备系统服役健康保障重庆市级国际联合研究中心，重庆 400067；2.渥太华大学 机械工程系， 渥太华 安大略 K1N 6N5 加拿大)以改善区间灰数预测模型的模拟及预测性能为目的，对区间灰数预测模型的参数优化方法进行研究，应用Cramer法则推导了核序列GM(1,1)模型通用形式的参数无偏估计新方法，从理论上证明了新方法对
统计与信息论坛 2015年8期2015-06-01
- 动态灰色预测模型在变形监测中的应用
的基础上，研究了灰数递补和新陈代谢2种动态灰色模型，并结合工程实例分析验证动态灰色模型的应用。2种模型的预测精度表明，动态灰色模型理论正确，精度合格，完全能够满足工程需要。变形监测；动态灰色模型；GM(1,1)；预测1 动态灰色模型的建立1.1 灰色预测模型灰色预测模型是具有部分差分、部分微分性质的模型，在关系、性质和内涵上具有不确定性[1,2]。具有研究价值的有一阶多元预测模型GM（1，N）和一阶一元预测模型GM（1，1）。实际中应用中，较多采用GM（1
地理空间信息 2015年2期2015-02-06
- 灰色关联度和灰色预测在刑侦话单分析中的应用
立方面，面向区间灰数序列预测模型的研究较多。这些研究主要集中在灰数序列的表达［4］、灰数几何特性［5］以及合成灰数灰度［6］等方面，进而建立预测模型。曾波［7］提出了基于核和灰度的区间灰数预测模型。本文将灰色关联度法和灰色预测模型用于判断嫌疑人异动时间点的自动判断，以取代人工分析数据。在选定关键联系人后，就可以对嫌疑人与关键联系人的通信次数进行监控，通过建立灰色预测模型，预测出每日(或某段时间间隔)的通信次数，与实际通信次数比较，若差值大于某个阈值，则认为
成都工业学院学报 2015年2期2015-01-04
- 灰色信息系统基于集中有序关系下的知识约简
序优势关系中引入灰数测度的概念，并以综合优势度为基础，给出度量属性重要度的指标，提出了一种新的优势关系下灰色系统的启发式属性约简方法。2 灰色信息系统定义1[8-9]灰数指在某一区间或某个一般的数集内取值的不确定数，用记号“⊗”表示。灰数有以下几类：（4）黑数与白数：当⊗∈[-∞，∞]时，即当⊗的上界和下界均为无穷时，称⊗为黑数；当⊗∈且时，称⊗为白数。（5）离散灰数与连续灰数：在某一区间内取有限个值或可数个值的灰数称为离散灰数；取值连续地充满某一区间的灰
计算机工程与应用 2014年24期2014-08-05
- 基于核和灰度的灰色层次分析模型及应用
250022）灰数的核和灰度包含了灰数的所有信息.本文基于核和灰度建立了区间灰数的灰色层次分析评价模型.该模型首先将区间灰数表征为核和灰度，然后利用了区间灰数运算法则及灰度不减公理，结合原有的层次分析法，最后给出决策结果.通过算例验证，表明该模型是切实可行的.层次分析法；区间灰数；核；灰度；灰色系统1 引言美国运筹学家萨德于20世纪70年代提出了层次分析法[1]，对各种问题的决策分析具有较广泛的实用性.在系统研究中，由于人的认知能力有局限，对反映系统运行
赤峰学院学报·自然科学版 2014年5期2014-07-10
- 基于核和灰度的灰色异构数据代数运算法则及其应用
3］。灰色系统用灰数、灰色方程、灰色矩阵等来描述，其中灰数是灰色系统的基本“单元”或“细胞”，主要包括区间灰数及离散灰数等［4］；灰数之间的代数运算是构建灰色系统模型的基础，刘思峰较早对灰数运算法则进行了研究，提出了灰数均值白化数的概念，并以此为基础构建新的灰数运算体系，但由于难以处理令人棘手的扰动灰元而无果，之后刘思峰试图通过借鉴区间数的研究方法来构建区间灰数运算体系，但由于前者同样存在若干问题而一直争议较多；方志耕等人定义了第一和第二标准区间灰数的运算
统计与信息论坛 2014年4期2014-05-12
- 三参数区间灰数的距离熵模型及应用研究
以决策信息为区间灰数情况下的研究最为活跃,相关研究成果不断涌现[1～5].然而,在区间灰数决策问题研究中,用区间灰数表示决策信息时,为了覆盖整个取值范围,区间灰数的上限与下限常常会取的过大,造成决策的不确定性程度增大.文献[6]提出了三参数区间灰数的概念,即除了取值区间外,还可以获知灰数的最可能取值点,为区间灰数决策问题研究指出了新的途径.此后,相继出现了一系列关于三参数区间灰数决策问题的研究成果.文献[7]通过构建三参数区间数,改进了项目决策评价方法；文
河南农业大学学报 2014年3期2014-04-08
- 基于灰信息变元的泛函博弈模型研究
择策略时受到区间灰数的约束，建立冲突车辆的零和灰色博弈模型。随机不确性博弈：Hoppe[4]分析了不确定条件下采用新技术的期权博弈模型。黄学军等[5]假定突发事件服从向下的泊松跳过程，建立了带跳的几何布朗运动的双寡头期权博弈模型。王皓[6]主要研究了倒向随机微分方程解的存在性、唯一性，及其在混合零和微分-积分对策问题上的应用。已知参数变化范围的不确定性博弈。Capisani等[7]结合经典Nash均衡及帕雷托有效解的概念，介绍了不确定性下非合作博弈的NS-
中国管理科学 2014年2期2014-04-03
- 应用基于核序列的区间灰数模型预测地下水位动态
建模前提，而以“灰数”为建模对象预测地下水位动态的文献尚少。本文探讨采用区间灰数Verhulst模型对地下水位动态进行预测，证明该模型的可行性和实用性。1 灰色Verhulst模型设原始非负序列 X（0）=｛x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n）｝的一阶累加生成序列：Z（1）为 X（1）的紧邻均值生成序列：为灰色Verhulst模型。根据式(1)利用最小二乘法，估计出参数a、b的值，得：为灰色Verhulst模型的白化方程，也称影子方程。设B，Y
科技视界 2014年32期2014-01-07
- 渗流系统灰色数值模型输出结果的灰度分析
离散”的鸿沟，是灰数学(灰理论)的基础［1，2］。对于地下水流系统基本灰色数值模型的解算，须以朦胧集为前提，保证灰信息传递的正确性，因为泛灰数［3］、区间型灰数［4］及其运算性质以及区间型灰色线性方程组的解法，都是以朦胧集为出发点的。文献［5］和文献［6］建立了基于灰色数学基础的渗流问题的灰色有限元数值模型，本文在其基础上，分析渗流系统输入信息的灰度对输出信息灰度的影响。在给出渗流系统灰色数值模型的基础上，通过一个算例，分析当模型的输入信息(包括导水系数、
地下水 2013年1期2013-12-14
- 绿色分销商的选择研究
中的重要性等级用灰数表示为按其重要程度不同可分为重要：中度重要：非常重要：，一般重要：2.2 决策者对分销商属性的相对重要性评估决策者依据自身经验，评估分销商的每个属性aj的重要性，然后将这些结果转化为灰数变量矩阵各因素重要性等级所对应的灰数如表1：表1 属性重要性等级灰数⊗w2.3 确定每个属性的最终权重值⊗j依据决策者的重要性及其对属性的评估，确定每个属性aj的权重值，计算公式（1）如下，然后，根据决策者赋予同一属性重要性的不同，计算平均值作为属性的最
物流科技 2013年12期2013-11-15
- 基于核和灰度的双重异构数据序列预测建模方法研究
及从实数拓展区间灰数与离散灰数方面的研究。第五，模型建模机理研究［11－12］。对建模序列灰色生成方法研究；模型稳定性及产生病态性条件研究；模型建模条件与适用范围研究等。第六，其他相关研究［13－15］。包括将灰色预测模型与其他模型或方法进行组合，从而构建新预测模型方面的研究和模型误差检验方法研究等。上述研究在较大程度上促进了灰色预测建模技术的发展，但作为一种新的预测建模技术，其理论体系还有待于进一步丰富和完善。纵观灰色预测模型的既有研究成果，主要围绕以“
统计与信息论坛 2013年10期2013-09-05
- 基于GAHP的舰船水声对抗侦察装备效能评估
的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数，针对具体对象，通过定性分析确定。按照评估要求所需划分灰类数为N，将各指标的取值范围也相应地划分为N个灰类。常用的白化函数有以下几种[3]：第一级（上），灰数为，其白化函数为；第二级（中），灰数为其白化函数为；第三级（下），灰数为，其白化函数为。上述函数表达式如下：1.4 构造灰色评估权矩阵由评估指标矩阵和白化函数算出受评者j对于评估对象Us属于第k类的灰色评估系数[4]，记为,其公式为：对于评估对象Us，受评者j属
船电技术 2013年6期2013-06-08
- 基于灰色层次法的指挥信息系统作战效能评估＊
的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数，针对具体对象，通过定性分析确定。常用的白化权函数fn（x）有下述三种形式：（1）灰数为⊗∈［0，d1，∞），其白化权函数（2）灰数为⊗∈［0，d1，2d1］，其白化权函数为（3）灰数为⊗∈［0，d1，d2］，其白化权函数为4）计算灰色评价权向量及矩阵对于评价指标i，第e个评价灰类的灰色评价系数记为xi，e，各个评价灰类的总灰色评价系数记为xi，属于第e个评价灰类的灰色评价权记为ri，e，则有从而有灰色评价权向量ri
舰船电子工程 2012年2期2012-10-16
- 基于联系数的区间灰数预测模型
此，有文献对区间灰数序列的建模进行了研究，并取得了初步的研究成果，其中，文献[11]通过计算灰数层的面积以及灰数层中位线中点的坐标,将区间灰数序列转换成实数序列,建立一种区间灰数预测模型；文献[12]构建了白化权函数已知情况下的区间灰数预测模型；文献[13]在区间灰数的核和灰度的基础上，提出了基于核和灰度的区间灰数预测模型；文献[14]通过将区间灰数序列转化成相应的发展趋势序列和认知程度,提出了基于发展趋势和认知程度的区间灰数预测模型；文献[15]根据区间
统计与决策 2012年10期2012-07-25
- 方差未知的灰色统计假设检验及应用
进行了研究。1 灰数的概念灰色系统理论是1982年我国学者邓聚龙所建立的，是处理少数据不确定性（即称灰性）问题的理论。而灰统计是指将统计对象的实际样本通过白化权函数抽象为灰统计量，按此灰统计量统计出对象所属灰类的权。灰数指只知道大概范围而不知其确切值的数，常指某个区间或某个一般数集内取值的不确定数。本文为讨论的方便，只研究区间灰数。设灰数⊗∈[a,b]，其白化值记为⊗=ax+(1-x)b,x∈[0,1]，其白化权函数也主要指三角形（态）（适中测度）白化权函
统计与决策 2012年9期2012-07-25
- 行为评价的灰色模型及其监管意义
而无白化权的区间灰数信息不确定性程度极高，且能涵容、生化、补充和白化信息，建筑监管及其评价的行为档次认定基础由此逐渐得到较系统论述[1～5]，但囿于困难而未能解决两个基本问题：行为类别记录衍生行为档次结构的理论基础和区间灰数；基于行为档次灰数且契合监管操作的系统数学模型。1 研究现状从相关的具体研究看，首先，鉴于中西方(建筑)市场监管存在重大的制度、机制与文化差异[6,7]，使监管评价很难也勿须从发达国家寻求理论依附或范式移植[8,9]；其次，中国的信用评
土木工程与管理学报 2012年2期2012-01-23
- 随机信息中正态方差的灰色估计
求出了正态方差的灰数估计及其白化权函数；并列举实例以示其应用。随机信息；正态方差；灰色估计1 灰数的定义灰色系统理论是1982年邓聚龙提出的，是处理少数据不确定性问题的理论。少数据不确定性即称灰性。而灰统计是指将统计对象的实际样本通过白化权函数抽象为数字量（即灰统计量），按此灰统计量统计出对象所属灰类的权。灰数指只知道大概范围而不知其确切值的数，常指某个区间或某个一般数集内取值的不确定数。本文的灰数主要指三角形（态）的区间灰数⊗∈[a，b]，灰数的白化值记
统计与决策 2011年7期2011-11-01
- 灰色PERT算法在项目工期中的研究与应用
了工序时间为区间灰数的灰色PERT网络，并且根据实际工序时间概率分布的特点，提出了工序时间的正态分布模型，该方法避免了决策中片面采用均匀分布区间灰数描述模糊评价的局限性，更好地体现了工序“最可能时间”、“最悲观时间”与“最乐观时间”三者概率分布的特点。另外，考虑到工程计划能否在规定工期内顺利完成这一随机现象，提出了相应的灰色PERT算法。最后，通过实例分析，说明该灰色PERT算法能够有效避免片面采用均匀分布区间灰数的局限性，且计算出项目工程在规定工期内完成
统计与决策 2011年5期2011-10-18
- 随机信息中正态均值的灰色统计假设检验判定
00067）1 灰数的定义灰色系统理论是1982年由邓聚龙教授原创的，是处理少数据不确定性问题的理论。少数据不确定性即称灰性。而灰统计是指将统计对象的实际样本通过白化权函数抽象为数字量（即灰统计量），按此灰统计量统计出对象所属灰类的权。灰数指只知道大概范围而不知其确切值的数，常指某个区间或某个一般数集内取值的不确定数。本文的灰数主要指区间灰数⊗∈[a,b]，灰数的白化值记为⊗=ax+(1-x)b,x∈[0,1]，其白化权函数主要指三角形（态）（适中测度）白
统计与决策 2011年22期2011-07-24
- 基于GFAHP的高校教师科研评价体系构建
的等级数，灰类的灰数以及灰数的白化权函数。常用的白化权函数有如下三种：步骤7：计算灰色评估系数计算受评者J对于评估指标A属于各个评估灰类的总灰色评估系数，则有步骤8：计算灰色评估权向量和权矩阵步骤9：进行不同评估指标的评估由R(A)求出得到评估权向量步骤10：进行综合评估2 实证分析2.1 我们构造下面的层次结构图（图1）。图1 高校教师科研水平评价指标体系2.2 构造区间数表达的比较判断矩阵并计算各因素权重2.3 根据求评估指标值矩阵由五位专家组成的测评
统计与决策 2011年17期2011-07-23
- 基于核和灰度的区间灰数代数系统
1-3]中提出的灰数的核和灰度的概念，在一定程度上解决了灰数运算存在的难题，特别是较为完善地解决了区间灰数运算的问题．但是，关于灰数代数系统中运算的性质与系统本身结构问题，一直是灰色系统理论研究的一个难题，至今仍无令人满意的结果，这不仅在一定程度上阻碍着灰色系统理论的应用，而且影响着灰色系统理论的发展以及学科自身的完整性与优美性.本文在区间灰数的核和灰度的基础上，从代数学的角度对区间灰数的代数结构进行了讨论，并给出了一系列结论，从而进一步完善了区间灰数运算
河南工程学院学报(自然科学版) 2010年3期2010-11-27