The Average Errors for Linear Combinations of Bernstein Operators on the Wiener Space

In this paper, we discuss the average errors of function approximation by linear combinations of Bernstein operators. The strongly asymptotic orders for the average errors of the combinations of Bernstein operators sequence are determined on the Wiener space.

基于三维空间的新型配电网关键技术时空适应性评估

在新型电力系统发展的背景下,针对配电网规划建设和配电网关键技术在实际应用时与所处时空的适应能力、应用缺陷难定量化等问题,分析新型配电网关键技术的建设条件,提出一种基于电网满足度、时空资源度、成效改善度的三维立体空间的技术时空适应性评估模型.采用连续区间有序加权平均算子对层次分析法主观赋权进行改进,引入标准间冲突性相关性法构建的主客观组合赋权方法,解决了单一赋权法具有偏向性的问题.利用模糊综合评价法确定各指标隶属度,进而得到新型配电网关键技术评价等级.算例结果表明,所提方法能够量化配电网关键技术与所处时空的契合程度和双向辨识关键技术对于不同时空的适应性以及不同时空对于技术应用的满足度,揭示配电网关键技术的薄弱环节,有助于提升配电网投资效率与效益,更好地服务经济社会高质量发展.

基于IOWA算子的航班订座组合预测模型

航班订座预测的经典方法包括回归模型、增量模型、指数平滑模型等,在复杂多变的非线性数据环境下,各单项模型存在预测效果不稳定及健壮性不满意的情况。为解决这一问题,本文构造了一个基于诱导有序加权平均(IOWA,induced ordered weighted averaging)算子的航班订座组合预测模型,组合模型采用各单项模型的预测精度作为诱导因子,动态计算单项预测模型组合权重及构建未来的动态预测组合。但传统的IOWA组合预测模型对随机波动较大的数据适应性较差,本文在深入分析航班旅客订座量数据规律的基础上,改进了该模型在预测期的诱导因子,取得了较好的预测结果。

基于FGM-SVR组合模型的港口吞吐量预测

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于分数阶累加GM(1,1)预测模型FGM(1,1)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的组合预测模型进行港口吞吐量的预测。首先,分别运用FGM(1,1)模型和SVR模型对吞吐量进行预测;然后,针对传统组合模型赋权不能兼顾各单项模型在各时点预测能力强弱的问题,提出基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging, IOWA)算子的赋权方法进行组合预测;最后,以重庆港2005—2020年港口货物吞吐量为数据样本进行实例验证,分别使用FGM(1,1)模型、SVR模型和赋权后的组合模型进行港口吞吐量预测,并比较3种模型的预测精度;最后,分别使用这3种模型对2021—2024年港口吞吐量进行了预测。研究结果表明:基于IOWA组合预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均明显小于各单一预测模型。该组合模型可以为港口吞吐量预测提供一种新的方法。

基于IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型

在连续区间数广义有序加权平均(C-GOWA)算子基础上,将IOWA算子和C-GOWA算子相结合,提出诱导有序加权连续区间广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子的概念。以指数支撑度作为相关性指标,构建新的组合预测模型。通过实例分析说明该模型能有效提高预测精度。

绿色施工方案评价的OWGA和CWGA集成方法

绿色施工评价走向标准化,但对绿色施工等级评价却没有统一方法.在总结已有评价方法的基础上,通过建立绿色施工方案评价的典型指标,评价绿色施工方案的节能环保性.运用有序加权几何平均算子(OWGA算子)和组合加权几何平均算子(CWGA算子)的集成评价方法,结合绿色施工影响因素和社会、生态效益发挥影响因素,通过对各指标的专家打分值进行纵向和横向集结,消除专家受个人感情等主观因素的影响,增加中间值的作用,使得方案的评价结果更加科学合理.最后,通过工程实例验证该方法的实用性、有效性和可行性.

基于IOWA算子的赤潮LMBP神经网络组合预测模型

针对现有赤潮单项预测模型不能综合各种理化因子有效信息的问题,提出了一种赤潮组合预测模型,该模型基于诱导有序加权平均(IOWA)算子与Levenberg-Marquardt人工神经网络(LMBP)算法,能够有效集结各种理化因子的信息,其预测精度比单项LMBP神经网络预测模型有较大提高.采用烟台四十里湾赤潮监测数据对该模型进行实验,结果验证了该模型的有效性和实用性.

基于多源密度信息集结算子的组合评价方法

基于密度加权平均(density weighted averaging,DWA)中间算子的集结性质,构建了面向组合评价的DWAFor-ce算子,该算子对用于"组合评价"的"甄别奖惩"思想进行了方法性的拓展,可通过参数的控制对"甄别奖惩"的程度进行无限级的调节。DWAFor-ce算子具有适合组合评价问题的多种优良性质,并能对点数据或向量数据进行处理,同时具备了组合优化评价值或序值的集结结构。最后用一个算例验证了DWAFor-ce算子的有效性及一些新颖的特征。

连续区间广义有序加权调和平均算子及其在区间组合预测中应用

在连续区间有序加权调和平均(Continuous ordered weighted harmonic averaging,C-OWHA)算子的基础之上,提出连续区间广义有序加权调和平均(Continuous generalized ordered weighted harmonic averaging,C-GOWHA)算子。对该算子进行拓展,提出了加权的连续区间广义有序加权调和平均算子、有序加权的连续区间广义有序加权调和平均算子、诱导有序加权的连续区间广义有序加权调和平均算子及组合的连续区间广义有序加权调和平均算子,以便能够用于计算区间数据组。此外,在诱导有序加权的连续区间广义有序加权调和平均算子的基础之上,以灰色趋势关联度为相关性指标,提出了基于灰色趋势关联度的诱导有序加权的连续区间广义有序加权调和平均算子的区间数组合预测模型,通过实例分析,表明该模型能够起到提高预测精度的作用。

一类基于OWA算子的组合预测模型及其性质

本文引进近年来提出的有序加权平均(OWA)算子,建立新的组合预测模型。首先指出最大绝对误差最小化的组合预测模型是其特例,并给出其线性规划的求解方法;然后对该模型提出非劣性组合预测、预测方法优超,冗余度等新概念;最后探讨了非劣性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并给出冗余信息的判定定理。

基于改进Theil不等系数的导弹备件消耗预测

针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging,IOWHA)算子和马尔科夫链(Markov chain,MC)的导弹备件消耗预测模型。首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权理论对单项预测模型进行改进;然后建立基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型;提出利用MC定性推导出组合模型中各单项预测模型在待预测时点上的预测精度状态,进而应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解得到待预测时点上的组合模型权系数。实例结果表明,所提出的组合预测模型大大降低了预测误差。

基于向量夹角余弦的IOWGA算子组合预测模型

文章将向量夹角余弦和IOWGA算子相结合,提出一种基于向量夹角余弦的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念;通过对税收收入进行组合预测说明了该组合预测方法是有效的和合理的,且该模型存在优性组合预测。

改进IOWHA算子组合预测模型

针对现有单项预测模型提供信息有限,预测误差大的问题,引用最优加权组合建模理论,将灰色关联度与IOWHA算子相结合,提出一种新的组合预测模型权重确定方法,并应用该权重确定方法构建了一种基于RBF神经网络预测模型和GM预测模型的最优组合预测模型。该模型能够克服传统组合预测方法的两个缺陷:加权平均系数不变和以单一误差指标为准则。利用该组合模型对全国物流需求进行组合预测,并与RBF神经网络模型、GM模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于单项预测模型,该组合预测模型的预测精度更高,是一种有效的物流需求预测模型。

航空货运量的优化组合预测模型

以1997年～2007年我国航空货运量的统计数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和回归分析模型进行组合优化,建立了基于诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子的航空货运量组合预测模型,并对组合预测模型进行检验。检验结果表明,组合预测模型是有效、可靠的,且具有较高的预测精度,可应用于实际预测。最后利用所建立的预测模型预测了2009年～2012年我国航空货运量。

诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用

有序加权平均算子是近年来发展的在许多领域有着广泛应用的信息融合方法.本文引进诱导有序加权平均算子的概念,并探讨了它的一些性质,然后建立诱导有序加权平均新的组合预测模型,最后给出其在股票价格预测中的应用研究,实例分析结果表明了该方法的有效性.

二元语义Bonferroni集成算子及其在多属性群决策中的应用

Bonferroni平均算子的优点是在进行信息集成的过程中能够考虑到输入变量之间的相互影响。本文首先将其推广到语言环境中,提出了二元语义Bonferroni平均(2TLBA)算子、加权2TLBA(W2TLBA)算子和组合W2TLBA(C-W2TLBA)算子的概念,研究它们的相关性质。然后针对决策信息以语言变量给出的多属性群决策问题,提出一种基于W2TLBA算子和C-W2TLBA算子的群决策方法。最后应用实例说明了该方法是切实可行的。

基于诱导有序加权平均算子的最优组合短期负荷预测

为提高预测精度,弥补现有组合预测方法中单项预测方法在各预测点的加权系数恒定等不足,提出了一种新的组合预测方法——基于诱导有序加权平均算子(inducedordered weighted averaging operator,IOWA)的短期负荷最优组合预测方法。该方法针对同一预测方法在不同时刻的预测效果不同,按照各单项方法在不同时刻预测精度的高低进行有序赋权,实现方法的优缺点互补,降低预测结果对某一方法的依赖性,达到提高预测精度的目的。文中基于IOWA算子的组合预测方法,建立相应的确定权系数的优化模型,给出采用现代内点法解算该优化模型的过程及步骤。实际应用结果表明,该方法能有效提高组合预测精度且计算时间短。

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。

建设工程评标的OWA&CWAA模型及其应用

针对建设工程评标中存在主观性因素影响的问题,提出了运用有序加权平均(OWA)算子和组合加权算术平均(CWAA)算子的多属性群决策的评价模型,对各评价指标的分值进行纵向和横向集结。实例结果表明,该方法合理、科学,消除了决策者主观因素的影响,同时利用中间值合理过渡,可对各投标单位的综合得分进行排序,增强了评标的客观性。

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。