可实现弱等效方案排序的改进TOPSIS排序法

针对TOPSIS法可能存在多个备选方案的接近度相同而无法进行全排序的问题。首先,考虑到等效方案在正、负理想解距离上的差异,本文将其细分为强等效方案(不同方案到理想解距离相等)与弱等效方案(不同方案到理想解距离的比值相等但距离不等)。其次,以二维目标为坐标系描述TOPSIS系统,发现TOPSIS评价系统中有:(1)所有方案均位于某一特定区域;(2)强等效方案为同一点,而弱等效方案则位于特定直线上等特性。进而,依据二维目标空间下等效方案与正、负理想解的相对位置关系,针对存在弱等效方案的TOPSIS评价系统,提出一种在依据接近度对备选方案进行分组与组间排序基础上,重新定义排序指数对组内等效方案实施排序。从而设计出一种组间排序基础上的组内排序与组间排序相结合的改进TOPSIS排序法。该方法既不改变方案的原有TOPSIS排序,又可实现弱等效方案的全排序。最后通过数值分析验证所提出方法的合理性和有效性。

国家级决策气象服务满意度指标及应用研究

为了提升国家级决策气象服务能力,构建国家级决策气象服务满意度评价的6个特性和23个基础指标,采用层次分析法确定指标权重,利用满意度模型计算用户满意度,应用波士顿矩阵分析发展潜力。基于2022年1月—6月国家级决策气象服务的满意度调查数据,发现国家级决策气象服务的满意度为0.939,6个特性指标中准确性的满意度最低,23个基础指标中有19个指标的满意度大于0.9;6个特性指标中收获项目有3个,培育项目有1个,改进项目有2个;23个基础指标中收获项目有9个,培育项目有6个,改进项目有8个。

广义控制系统的动态补偿器镇定分析

阐述为实现状态观测器和状态反馈的结合而设计的动态补偿器,在广义系统的动态补偿器基础上进一步得到动态补偿器。利用广义系统的能稳性和脉冲能控、能检测、能观性,推出存在广义动态补偿器使闭环广义系统为容许的充要条件。

跨国界河流水资源冲突演化博弈模拟研究

为分析个体行为特征和决策偏好对水资源冲突演化的影响,应用前景价值函数构建跨国界河流水资源冲突感知收益矩阵,运用演化博弈分析上下游决策行为演化路径与结果,构建系统动力学模型进行模拟仿真。结果表明:合作决策集的选择需要满足复杂的博弈条件;当上游积极放水的感知成本、上游消极放水的感知收入、下游主动争取的感知成本增加和水资源冲突风险感知成本减少时,将降低上下游合作的概率,流域将可能爆发水资源冲突。

广义系统具有完整性的鲁棒二次稳定

考虑带有 Frobenius范数界的不确定广义系统 ,具有完整性的鲁棒二次稳定问题 .用Riccati不等式给出不确定广义系统在状态反馈和输出反馈作用下所构成的闭环系统二次稳定 ,并且当执行器出现故障时 ,不确定广义系统仍能保持二次稳定的充分条件 ,即不确定广义系统具有完整性的鲁棒二次稳定的充分条件 .

一类切换线性广义系统的稳定性

提出了一种新的切换系统即广义切换系统.应用共同Lyapunov函数方法研究切换线性广义系统的稳定性,给出了切换广义系统在任意切换律下都稳定的充分条件,以及构造一类共同Lyapunov函数的方法.最后的数值例子说明了方法的可行性.

广义系统状态反馈H_∞控制的一个条件

采用状态空间方法 ,讨论一类广义系统的基于静态状态反馈的 H∞ 控制问题 ,得到了该问题满足可解性的一个充分必要条件 :某个基于系统参数阵的广义代数 Riccati不等式有满足一个广义约束的解。借助于广义代数 Riccati不等式的解 ,给出一个所要求的且结构简单的控制器构造。若广义系统满足正交条件 ,则所得结论可进一步简化。

广义不确定性系统理论的特性分析

广义不确定性系统涵盖了目前人们在科学研究中所涉及的一切系统(确定性系统与不确定性系统),是内涵最深外延最广的系统理论体系。本文讨论了其理论的发展概况,对其概念、特性、体系进行了剖析、探讨,给出了广义不确定性系统理论的基本框架。

广义系统具有完整性圆盘极点配置控制器设计

考虑线性连续广义系统具有完整性的圆盘极点配置设计问题·利用广义李亚普诺夫方程和不等式给出系统正则、无脉冲 ,以及极点在圆盘内的充分必要条件·同时针对执行器失效的线性连续广义系统 ,利用Riccati不等式给出具有执行器完整性圆盘极点配置控制器的设计方法 ,所设计的状态反馈控制器在系统正常时是正则、无脉冲、极点配置在圆盘内即系统是D 允许的 ,在一定条件下 ,仍能使执行器故障具有D

一类具时滞的Logistic模型的Hopf分支

研究了一类具有连续时滞与离散时滞的Logistic模型的无条件稳定性与Hopf分支问题.首先利用特征值理论得到了模型无条件稳定性的充分条件,说明了滞量τ为局部无害时滞;然后以时滞τ为参数,给出了模型存在Hopf分支的条件和分支值.

基于适应性Agent图的交通系统脆性研究

针对系统脆性的研究,以复杂适应系统和图论为理论基础,提出了Agent图的概念,其中图的每个顶点被看作一个具有适应性的主体。然后将Agent图应用于交通系统脆性的研究,交通网络组成了一个赋权图,网络中各节点作为顶点;考虑到它们之间的交互作用,建立了系统主体崩溃程度的演化规则,进而对交通系统脆性行为进行仿真。

复杂系统脆性理论的风险分析

复杂系统的崩溃,主要是由于某些子系统受到内外界的干扰引发了各子系统之间的脆性联系,从而导致了整个复杂系统的崩溃。分析复杂系统脆性被激发的过程,从而得到引起整个系统崩溃的各个因素的集合;根据复杂系统的脆性风险与引起复杂系统崩溃的各个因素发生的概率、对系统造成的后果之间的联系,定义复杂系统脆性风险熵函数,并根据熵函数的性质找到控制风险熵的策略。将控制策略应用到煤矿瓦斯爆炸事故系统的脆性风险控制中,成功地对其进行了控制。

AGO-BP神经网络预测建模及工程应用研究

针对BP神经网络及各类改进的神经网络模型进行预测易出现收敛陷入局部极小点、网络震荡大、预测值可信度不高等问题,本文提出建立AGO-BP神经网络预测模型观点,并建立了实际应用模型。通过两个实例及多次反复验证,结果显示该模型具有较高的预测精度,且可以比较有效地避免上述问题,该模型具有一定的工程应用价值。

时变广义系统的稳定性

对于一类时变广义系统 ,通过Lyapunov方程的建立 ,给出了系统没有脉冲、渐近稳定的充分必要条件·基于这一工作 ,利用对应的Riccati方程进一步研究了系统的能稳定性问题·这一工作是研究线性时变广义系统的开端 ,其结果是线性时不变系统的自然推广·最后 ,举例说明了所得的主要结果·

1%的错误导致100%的错误的系统机理及消避错方法研究

1%的错误会导致100%的错误,这个命题曾经颇受争议.通过对实例的分析,在消错理论和系统理论的基础上,新建立了重要子系统、关键子系统、关键子系统链等概念.研究了系统错误与子系统、要素之间的关系并寻找其规律.随后对系统错误的消除方法进行了研究.

角度化灰色T型关联度模型及应用研究

通过对现有灰色关联度模型及算法的分析,首次提出了角度化灰色T型关联度模型。在分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出了相关灰色关联系数和灰色关联度的计算方法。角度化灰色T型关联度模型不仅能够反映序列的正负相关关系,并且满足对称性、唯一性、可比性和规范性等性质。最后,通过实证分析证明了该模型的实用性和有效性。

广义区间系统的弹性保成本控制

研究了一类广义区间系统的弹性保成本控制问题。其中系统矩阵和输入矩阵的各元素是未知的，但在某一确定的区间内变化。分别就控制器增益存在加法式摄动和乘法式摄动两种情况，讨论了系统的保成本控制问题。控制器的设计可以通过求解一组 ＬＭＩ得到。

基于功能可加的系统优化

为了揭示系统的某一功能达到最优与其所有子系统为实现系统这一功能而提供的功能达到最优之间的联系,在探讨了系统功能可加性的基础上,研究了系统的功能不等于其所有子系统功能之和的系统机理以及在功能可加的条件下系统最优与子系统最优之间的部分规律,从而为下一步研究奠定了基础,即当系统或系统某种功能达到最优时,如何确定各子系统所需要提供的功能及其范围.

择优选择节点构成的复杂网络模型研究

针对Barabasi-Albert无标度网络模型(BA模型)模拟现实世界的局限性,在其算法基础上作了适当扩展,将原算法中新节点加入每次依概率全局择优的机制改为首先全局择优选择节点构成初始模型后,新节点以等概率连接的机制,并依新算法生成扩展BA模型。依据二者度分布等静态统计量性质进行性态比较,证实了扩展模型的拓扑结构和发展状况更接近于现实网络,并且扩展模型生成网络的鲁棒性更好。

遗传神经网络在滑坡灾害预报中的应用研究

针对传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进遗传算法进行混合建模。采用遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免陷入局部极小。文中结合实例,对BP神经网络,遗传算法改进的神经网络进行了比较分析。实验表明,利用改进的混合模型可以提高预测精度,缩短收敛时间。