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。

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。

广义有序加权指数调和平均算子及其应用

文章通过罚函数构建并求解优化模型定义了广义有序加权指数调和平均算子（GOWEHA）,证明了其具有单调性、幂等性、有界性和置换不变性等性质。随后,定义了GOWEHA算子的orness测度,探讨了orness测度的性质。并在给定orness水平下,提出了求解GOWEHA算子权重向量的最小指数平方法。最后,结合GOWEHA算子提出一种多属性群决策方法,并通过应用实例说明决策方法的可行性。

改进的加权调和平均算子及其在多属性决策中应用

在加权调和平均(WHA)算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均(OWHA)算子和组合加权调和平均(CWHA)算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的.

三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C-OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP-OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP-OWHA(WHCP-OWHA)算子、有序加权调和CP-OWHA(OWHCP-OWHA)算子和组合的CP-OWHA(CCP-OWHA)算子。进一步证明了WHCP-OWHA算子和OWHCP-OWHA算子均为CCP-OWHA算子的特例。CCP-OWHA算子同时推广了WHCP-OWHA算子和OWHCP-OWHA算子,CCP-OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP-OWHA算子和CCP-OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。

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。

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。

基于等时距处理和IOWHA算子的路基沉降预测

为避免随机因素对单一预测模型影响,建立更符合软土路基沉降规律的模型和方法以提高预测模型的精度和可靠性,分别以原始沉降数据、经三次样条插值和经分段三次Hermite插值处理的数据为样本值建立Gompertz模型、Logistic模型和灰色Verhulst模型3种预测模型,将每种模型的3种情况的预测值同实测值进行对比分析,选出每种模型对样本处理的优势方法。以每种模型的优势方法为单一模型,建立基于诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging, IOWHA)算子的组合模型,该组合模型按照每个时刻单一模型的预测精度的高低对最优权系数进行求解。结果表明:在沉降速率发生明显变化时刻的数据作为最后一组样本值进行预测时,Gompertz模型和Logistic模型以分段三次Hermite插值等时距处理的数据为样本值预测效果更好,灰色Verhulst模型以原始沉降数据为样本值预测结果精度更高。求解基于IOWHA算子的组合预测模型的赋权系数时,遗传算法(genetic algorithm, GA)比使用MATLAB的非线性优化的工具箱的求解方法更为可靠,得到的组合模型预测精度更高。

民航货运量IOWHA算子组合预测

收集我国民航货运量及其影响要素(职工平均工资、人均GDP、GDP、人均消费支出、航线里程、全社会固定资产投资和人口数量)的统计数据为基础,应用多元回归模型和GM(1,1)模型对样本数据进行分别预测,以此为基础,指出引入诱导有序调和加权平均算子(IOWHA)进行组合预测的必要性,基于该算子的优化组合模型进行预测,并构建误差评价指标体系。结果表明,基于诱导有序调和加权平均算子的民航货运量预测的各项误差指标值均低于任一单项预测值,说明该组合预测模型的预测效果更佳,预测精度更高,可应用于实际预测。

基于IOWHA算子的区间预测模型及应用

针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,把区间数的左右端点作为两个独立的时序数列,通过引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子,分别建立以区间数左右端点的倒数离差相关系数最大化为准则的IOWHA算子的变权系数最优组合预测模型,再通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,并尝试给出各模型最优解的性质.最后利用数据进行分析,并和其他单项预测方法或组合预测方法相比较,从而证明该方法确实能够提高区间预测的精度.

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。

物流能力视角下第三方物流服务商的FOWHA评测确定

本文针对以往评测第三方物流服务商评价指标体系的不足,通过对国内外相关文献的研究,以物流能力为基准,建立了模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,采用基于可能度的决策方案排序方法,确定适合第三方物流服务商的评价指标体系。最后以实证研究验证该方法简约有效。