趋势关联度及其在灰色建模中的应用

趋势关联度，是在趋势关联分析基础上，充分挖掘、利用观测时序中的有用信息，所建立的系统不同动态行为之间关系的一种测度。它是最佳灰色建模的有效工具。

基于三维灰色趋势关联度的江苏省现代服务业区域协调性评价研究

文章对现代服务业区域协调发展的内涵进行了界定,并建立了相应的评价指标体系。同时,改进了灰色趋势关联度的计算方法,构造了一种基于指标和时间权重的三维灰色趋势关联度,并将其应用于江苏省现代服务业区域协调性的实证研究,通过江苏、山东、浙江、上海和北京五个省市的比较,明确了江苏省现代服务业的区域协调水平及其差距所在。研究表明:江苏省现代服务业区域整体协调性相对较低,整体发展水平较低;在与工业协调发展方面,工业仍然是江苏省经济发展的主导产业;江苏省现代服务业行业结构协调性较低,尚未形成较为明显的主导优势行业。

基于灰色趋势关联度分析的一对多谈判解支持算法

企业往往就同一问题同时与多个合作伙伴展开谈判,而目前的谈判支持系统尚不能支持这种谈判。一对多谈判支持系统能够满足谈判者与多个合作伙伴谈判的要求。一对多谈判解支持算法是一对多谈判支持模型的重要组成部分,具有不同于两方谈判解支持的特点。本文在分析一对多谈判解支持问题特点的基础上,利用灰色系统理论中的灰色趋势关联度分析方法,设计了一个一对多谈判解支持算法,并做了详细的描述。

灰色系统趋势关联度探讨

本文提出灰色系统趋势关联度的概念及计算式。数量关联度从整体数量上、而趋势关联度则从变化趋势上,分别对灰因素进行关联度计算,进而对灰色系统作全面关联分析。趋势关联度还能进一步从中分离提取有用信息,以探求变化原因。文中附以实例说明趋势关联度的实用意义。

一般灰色趋势关联系统及其分析方法研究

结合灰色趋势关联度 ,利用数学一般系统理论 ,提出了一般灰色趋势关联系统模型 ,作为该模型的应用 ,对灰色趋势关联分类、灰色趋势关联聚类。

结合部路网交通流参数关联度分析方法研究

以高速公路与关联城市快速路结合部路网为研究对象,针对结合部路网数据的复杂性和异构性,以灰色关联度为研究基础,针对灰关联度不满足平行性和一致性的问题,对一般关联度运用一阶差分和二阶差分修正的方法进行模型改进,从而建立二阶趋势关联度模型。最后以G2高速公路与北京市结合部路网实际数据为例,验证了改进的二阶趋势关联度模型的有效性,为结合部路网的智能预测和智能交通控制提供基础数据支持。

以最优化方法求解基于趋势关联分析的灰色预测问题

基于趋势关联度的灰色预测方法是一种较好的系统预测方法,但是报道的采用正交表策略进行求解的方法存在一定的缺陷,为此,本研究提出采用构造最优化数学模型的方法来求解基于趋势关联度的灰色预测问题,并进行了实例预测计算。预测值很接近于实际值,且要优于采用正交表策略的求解值和GM(1,1)模型的预测值,表明构造最优化问题的方法可以很好地求解基于趋势关联度的灰色预测问题。

基于趋势关联分析的灰色预测方法

趋势关联度和趋势关联分析着眼于贫信息系统的输出数据序列,挖掘灰色系统隐藏的内在规律性,它对于灰色系统建模分析和灰色预测控制都有重要应用前景。将灰色系统时间序列的趋势关联分析和正交表策略结合起来进行,提出了一种灰色趋势关联预测方法,实例计算证明预测效果优于GM(1,1)模型。

时间序列关联分析的灰色方法

给出了一种新的灰色关联度 ,讨论了其性质 ,并将它引入到时间序列的关联分析中 .得到了时间序列关联分析的灰色方法 .

灰色趋势关联分析及其应用

给出了灰关联空间分解和灰色趋势关联分析的基本概念和方法 ,总结了用灰色趋势关联度进行系统分析的一般步骤 。

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。

基于灰色系统理论的潜艇战场目标态势判断研究

潜艇战场态势判断是潜艇作战过程的重要环节,是潜艇指挥员进行决策的重要前提。应用灰色系统理论,以改进初值和背景值的GM(1,1)模型分段对目标序列进行预处理,可有效克服目标方位序列的非线性和非稳定性,在信息较少的情况下达到精度较高的预处理效果。通过对目标态势进行合理的分类、仿真得到标准灰类的方位序列集;应用灰色趋势关联度,综合考虑目标方位序列之间的距离差异和变化趋势差异,从而得到目标的战场态势。实例计算表明:上述计算可快速得到潜艇战场的目标态势,为潜艇作战提供有利信息。

基于广义诱导连续区间有序函数比例加权平均算子的区间型组合预测模型

以抽象单调函数为基础,构建了一类函数族的广义诱导连续区间有序函数比例加权平均(GICOWFPA)算子.在灰色趋势关联度为最优准则下,建立了基于GICOWFPA算子的区间型组合预测模型.实例分析表明,该模型的预测精度优于3种单项预测方法及文献[9,11]中提出的组合预测方法,因此本文预测方法是一种有效的组合预测方法.

基于趋势关联遗传算法的系统参数辨识

在利用遗传算法的系统参数辨识中 ,利用了灰色理论中的趋势关联分析方法来构造遗传算法的适值函数 ,在适值函数的选择上兼顾了“接近性”和“相似性”的要求 ,仿真结果证明 ,本方法克服了常规遗传算法容易早熟的缺点 ,取得了满意的效果 .

基于三角模糊数及GIOWA算子的区间型组合预测模型

文章将传统的区间数转化为三角模糊数,引入广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,选取灰色趋势关联度作为最优准则,并引入偏好系数,将多目标规划问题转化为单目标规划问题,构建了基于三角模糊数及GIOWA算子的区间型组合预测模型。实例分析显示,该模型可以有效地提高预测精度。最后,针对模型中的各参数作了灵敏度分析,分析了各参数的变化对预测结果和精度的影响。

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.