模糊变权组合预测方法研究

在不确定环境组合预测中,用模糊权重系数更能体现各单项预测方法的客观表现。文章提出一种新的权重系数为三角模糊数的组合预测方法。首先建立以组合预测精确度指数最小为准则的模糊加权组合预测模型,为了避免样本数据中极端值对模型的影响,对模型进行改进,提出带有0-1变量的模糊加权组合预测模型。进一步考虑到单项预测方法在不同时刻的表现有所差异,建立基于诱导有序模糊加权平均(IOFWA)算子的模糊变权组合预测模型,该模型不仅能克服极端值的影响,而且具有更高的预测精确度。并实证验证了该方法的适用性和灵活性。

高校跨学科创新团队知识互动程度评价研究

知识互动程度评价对改善高校跨学科创新团队知识互动具有重要意义。在界定高校跨学科创新团队知识互动及知识互动程度内涵的基础上,创新性地从知识互动深度、互动广度、互动时间3个维度建立知识互动程度评价指标体系。进一步地,采用三角模糊权重、熵权和模糊积分相结合的方法,构建知识互动程度评价模型。最后,选取一所高校跨学科创新团队进行实例分析,验证评价模型的可操作性,可为高校跨学科创新团队知识互动程度评价提供一个新视角。

基于ICOFWA算子的连续区间模糊组合预测模型及其应用

现有的区间组合预测中,各单项预测方法的权重系数均为固定实数,而实际上,模糊加权系数能够更好的解释客观世界的模糊性和不确定性,从而有效地改进传统组合预测方法取固定实数权重的缺陷。因此,本文提出一种权重系数为三角模糊数的组合预测新方法,构建了基于诱导连续有序模糊加权平均(ICOFWA)算子的模糊连续区间变权组合预测模型。通过实例分析说明该区间组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。