α-因子缓冲算子的构造及其性质的研究

为了解决灰色预测模型中的随机挠动序列问题,本文在灰色系统理论以及灰色预测建模技术的基础上,通过梳理历史文献的研究结果,提出了一个具有缓冲作用强度可调整的新型缓冲算子,即α-因子缓冲算子,该算子具有强度可调整、形式统一、预测结果优良等特性.具体来说就是通过调整强度系数可以改变其缓冲作用的强度大小、形式上兼顾了弱化缓冲算子和强化缓冲算子的统一性、在一定范围内的应用中预测结果优于其他的缓冲算子.实证的结果的确显示出了这些优良性质.

动态缓冲库存模型在农产品库存管理中的应用

建立动态缓冲库存模型及其计算规则,以兰州市某蔬菜零售店一个月的土豆销售量为基础资料,整理每日土豆销售数据,计算该零售店每天的土豆持有库存量、缓冲状态、补货量和订货量,绘制土豆库存的动态库存缓冲图;变换缓冲因子α的值,对模型进行仿真,对仿真结果的各类指标值进行综合分析,得出零售店土豆的最佳调整量,为模型的实际应用提供参考。

面向多智能体协作的环境探索与覆盖算法

针对未知环境下的多智能体覆盖探索问题,提出一种基于稀疏高斯过程回归的环境探索与覆盖方法。该方法利用多智能体在任务区域中的移动探索获取环境信息,并以稀疏高斯过程回归方法构建未知环境的密度函数模型,作为质心维诺划分算法的输入。同时,考虑智能体实际尺寸和定位误差的影响,以引入缓冲因子的质心维诺划分算法为智能体规划任务区域,最终实现自主在线决策和最优覆盖。通过仿真实验证明,相较于传统高斯过程回归在线覆盖算法,所提算法能够保证多智能体编队的安全性,其单次迭代时间仅为3.92 s,且预测模型的最终误差仅增加1.3%,反映出模型改进的有效性。

航空煤油飞行消耗量准确预测仿真

研究航油消耗量预测准确度问题。由于航油消耗量受多种因素的综合影响,具有趋势性、非线性和随机波动性特点,仅用单一模型难以全面地揭示研究对象的发展变化规律。针对上述问题,提出一种改进的灰色马尔科夫预测建模方法。首先建立航油消耗量GM(1.1)模型,其次采用新陈代谢法,引入几何平均缓冲因子法和残差修正法三种不同方式对传统的灰色GM(1.1)模型进行改进,再将优化后的灰色模型与马尔科夫链模型进行结合。利用改进后的模型对航空煤油飞行消耗量进行预测及检验,仿真结果表明,采用改进后的灰色马尔科夫模型在预测值的精度和准确度上都有了较大的提升。

基于灰色模型的东北地区通航市场需求预测

基于灰色预测模型,结合东北地区通航市场的自身特点,构建了通航市场需求预测模型。依据东北地区近年来通用航空相关数据,引入强化缓冲因子进行辅助分析对东北地区通用航空市场需求进行预测。研究结果表明:灰色预测模型预测结果具有有效性;使用原始数据进行预处理和选择预处理的方法影响着预测的准确性;预测结果显示东北地区通用航空市场在未来将继续保持上涨势头。本研究结论具有一定的理论价值,且对于通用航空产业的发展具有一定的参考意义。