基于分数差分和Fuzzy-AR的网络流量建模和预测

文章提出了一种利用分数差分和Fuzzy-AR(模糊自回归模型)进行网络流量建模和预测的新方法。这种方法既能刻画实际网络流量的长相关性,又能描述其中的非平稳和非线性分量,同时具有较低的辨识复杂度。这个方法的两个部分建模和预测是密切相关的。首先它们都通过分数差分的方法消除时间序列中的长相关性,然后分别用模糊自回归模型进行建模或预测。实验表明相比传统的模型,这种方法的预测更加有效。

评价风险评估方法有效性的DEA模型

决定信息安全评估结果是否科学有效的前提和基础是选择正确的风险评估方法,因此如何选择就成为关键。该文将模糊综合评价方法和数据包络(DEA)方法相结合,提出一种筛选评估方法的数学模型,用于评价风险评估方法的有效性。该方法充分考虑评价指标的客观性,从工程的角度综合计算进行风险评估活动的投入与产出,从定量的角度考察风险评估的评估效果,该方法具有良好的可操作性,为风险评估人员筛选更有效、科学、合理的评估方法提供一个具有实用价值的数学工具。

基于模糊C-OWG算子的模糊DEA模型求解

把Yager和Xu提出的连续区间数据OWG(C-OWG)算子进行拓展,定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子,并研究了它的一些性质。在保持数据一致性的前提下,基于FC-OWG算子,研究了模糊数据包络分析(FDEA)模型向确定型DEA模型的转化问题,并进行了求解。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。

基于高阶累积量的AR参数-模糊聚类法及应用

自回归模型(autoregressive model,AR模型)是常用时序分析方法,包含了重要的系统状态信息,但一般适用于平稳过程,而真实信号多为非平稳非高斯信号,采用特别适用于非高斯信号分析的高阶累计量进行AR参数估计,以所得AR参数作为特征向量,以模糊聚类分析方法进行模式识别。将该方法应用于滚动轴承故障诊断,成功实现了滚动轴承故障类型判别与性能退化评估。

基于DEA和模糊聚类的城市群物流效率研究——北部湾和双三角城市群的实证研究

应用DEA模型对北部湾、长三角和珠三角三大城市群的物流发展进行分析评价,发现三大城市群的省会城市均处于规模收益递减和DEA无效状态,并且北部湾城市群物流发展效果相对最高。利用超效率模型对31个城市进行排序比较,北部湾城市中南宁排最前,崇左其次。利用模糊聚类分析发现,将31个城市划分为六组比较合适,并且对北部湾整体发展而言,可以借鉴珠三角的区域物流发展模式;对北部湾单个城市而言,将长三角城市作为模仿对象发展物流较为合适。

港口群物流系统效率测度——基于多子系统模糊DEA模型分析

港口作为物流系统中的重要节点,其竞争日益激烈,并正在向港口群之间的竞争演化,由外延式扩张向内涵效率型发展。港口群物流系统效率是港口内涵式发展的重要的测度值。本文针对现有研究中缺乏效率测算分析的问题,将环境变量以模糊数的形式引入多系统DEA模型,构建多子系统模糊DEA模型,并对我国沿海三大港口群进行了实证模拟,结果表明,环境因素确实对港口群物流系统的运行效率有着一定的影响,较好地验证了该模型适用于港口群物流系统效率测度。

含有L-R模糊数的DEA-DA模型灵敏度分析

针对含有L-R模糊数的DEA-DA模型(FDEA-DA模型),按照DEA-DA的两阶段方法,讨论了模型的灵敏度,提出了在决策单元增加时,FDEA-DA模型的判别结果保持不变的充分条件;以及增加决策单元前后,分类结果不变、且最优解一致时,所增加的单元将会满足的条件.

模糊AR模型的两步机会规划多期决策

利用系数为对称三角形模糊数的模糊AR模型预测投资收益,以模糊收益中值的协方差衡量投资风险,在引入流动性约束的条件下,拓展MARKOWITZ的单期均值-方差模型为多期模糊投资规划,每期期末利用改进的清晰化公式将预测的模糊收益转化为清晰的投资收益,构造出一个两步机会规划寻求投资收益和投资风险的Pareto解。采用含遗传交叉变异因子的粒子群算法求解。对上证50指数中的32只股票进行实证分析,并利用离散多期均值-方差模型检验所提出模型的有效性。检验结果表明:两步机会规划模型的最优投资组合的投资收益落在模糊收益值的允许区间之内,且其预测误差较小;在相同投资收益约束条件下,两步机会规划模型可以比多期MV模型承担更低的投资风险。

AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用

着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测,提出了一种将经典的AR模型与T S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算,并与实测数据作了比较,表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度。

基于改进超效率DEA电力用户能效评估模型

能效评估是电力需求侧管理不可或缺的一部分,对电力用户进行能效评估能反映出电力用户整体的用电情况,并为全社会有效的实施节电方案提供理论依据。基于压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型提出了有效的多维度电力用户能效评估指标体系,包括3个一级指标和11个二级指标。利用直觉模糊熵法分析和超效率数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)相结合,提出具有直觉模糊熵法权重的超效率DEA评价模型,结合PSR模型的相关指标对具有代表性的多个电力用户进行能效评估,最后利用算例分析了该指标体系和评估方法的可行性。

模糊 DEA 方法及在相对经济效益评价中的应用

针对经济研究中一些数据具有模糊性的特点，对ＤＥＡ方法进行了改进，提出了一种模糊数据条件下的ＤＥＡ模型。

风险因素对我国商业银行效率影响的实证研究——基于模糊DEA模型

利用不良贷款率、资本充足率和逾期贷款额对投入产出进行风险调整,构造了模糊SBM和Super-SBM模型,并运用该模型求解出基于截集的区间效率值,以此来分析风险因素对效率的影响。结果表明:风险因素对2015年我国13家商业银行效率都有不同程度的影响,并且随着风险因素的缩小,效率变动的幅度缩小;股份制商业银行普遍比国有商业银行受风险影响程度高。

基于DEA-AHP模糊模型在渭河治理综合评价的应用

为了客观实际地了解渭河治理已实施的效果,构建了包括防洪减淤工程,水资源配置工程、水土保持工程的渭河流域综合治理效果评价指标体系。采用数据包络法(DEA)和层次分析法(AHP)相结合确定评价指标权重,避免主观性,使得权重确定更加合理可靠,从而建立DEA-AHP模糊综合评判模型。该模型应用于渭河治理综合评价之中,计算结果与实际进展状况相接近,取得了很好的效果。

改进的自回归AR(p)预测模型在WSN中的应用

自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改进的预测模型FAR(p)。在AR(p)模型中引入一种新的模糊隶属度函数,通过模糊隶属度函数对预测模型的每个历史数据赋予权值,实现历史数据"重近轻远"的预测效果,并经二次加权平均算法处理后重新构建预测模型。仿真结果表明,改进的预测模型有效地提高了模型预测精度,减少了传感网络中数据传输次数,降低了能量消耗。

基于广义加法模糊DEA的公共文化服务效率测算

针对传统DEA模型无法解决公共文化服务效率测算时决策单元中含有负值、模糊值的问题,引入空间映射与模糊逻辑理论,构建广义加法模糊DEA模型,以我国31个省(自治区、直辖市)2012—2013年的面板数据为样本测算其服务效率。结果表明:首先,我国31个地区的公共文化服务效率可以分为三大梯队,梯队之间的效率差异较大,且第一梯队、第二梯队内部各地区的效率差异不大,第三梯队内部16个地区的效率差异很大;其次,我国公共文化服务效率在地区间的空间分布比较零散,公共文化还未实现集聚发展;最后,提出了提高我国公共文化服务效率的对策。

基于改进鲁棒DEA模型的电力系统评价研究

针对传统DEA模型在不确定环境下评价结果不稳定的缺陷,提出了一种改进的鲁棒DEA评价方法,为电网建设和投资规划提供有效的经济指导。该方法采用鲁棒模糊核主成分分析,确定电力系统评价的投入产出指标;考虑投入产出不确定性,利用不确定信息一般化思想和对偶理论构建鲁棒DEA模型。为验证模型效果,采用我国部分省级电力系统的投入产出数据,研究不确定环境下电力系统评价的稳定性,实验表明,鲁棒DEA模型会在效率最优性和求解可靠性之间权衡,当投入产出数据同时面临不确定扰动时,模型仍能保证评价的准确稳定性。

体现决策者偏好的模糊DEA模型及其应用

在模糊DEA模型的基础上,引入模糊数的加权平均值,建立了一个可以体现决策者风险偏好的模糊DEA模型.通过对此模型的求解可以实现决策者在不同乐观程度下对决策单元的评价.最后,通过对几家超市的效率评价的实例分析,验证了该模型的优越性.

基于模糊修正DEA模型的通信系统方案选优

针对通信系统方案选优问题属于多输入多输出,且指标量纲不一致的特点,提出了基于带输入"偏好"和引入输出模糊修正的DEA(data envelopment analysis)评估模型。该模型对客观性较强的DEA模型引入对输入"偏好"和引入模糊隶属度对输出进行模糊修正,同时建立通信系统方案评估指标体系,该模型克服了输入和输出指标间的相互制约,使得评选结果不仅具有客观性,同时也体现了决策者的主观性。仿真结果表明该模型是科学、合理的。

三角直觉模糊DEA模型优选应急控制系统

针对专家在复杂应急控制系统选择过程中的输入和输出偏好可能具有直觉模糊信息的特性,构建了评价信息为三角直觉模糊数的DEA决策算法。首先,分别在乐观和悲观环境下构造了三角直觉模糊DEA模型,并借助于三角直觉模糊数的期望得分函数将三角直觉模糊DEA模型转化为易于计算的线性规划模型,从而得到每个DMU的乐观和悲观效率;其次,为了提高区分DMU有效排序的效果,提出了三角直觉模糊超效率DEA模型对DMU进行全排序;最后,将乐观和悲观环境下的两种模型进行融合,构建了三角直觉模糊DEA决策算法,并将其应用于应急控制系统选择过程。

我国物流上市企业运营效率测度与提升路径研究——基于fsQCA的分析

采用我国20家物流上市企业2021年度数据,运用DEA模型分析物流上市企业的运营效率,测算结果得出其效率未达到DEA有效。在条件变量和结果变量选取基础上,通过fsQCA识别出企业运营效率提升的路径:小规模低研发高集权主导型;小规模高研发高盈利主导型;小规模高研发高杠杆主导型;低研发大规模高集权高盈利主导型。