一种新弱化缓冲算子的构造及应用

灰色序列算子对灰色预测模型的预测精度起到关键作用.在已有缓冲算子和弱化缓冲算子研究基础上,构造出一种新的弱化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明该弱化缓冲算子使用方便、有效,能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.     

新弱化缓冲算子的构造及其运用

将已有的弱化缓冲算子进行一些简单的数学运算后构造出新的弱化缓冲算子.在预测工作中如果系统行为数据出现前阶段增长(衰减)速度过快而后阶段增长(衰减)速度过慢的,以文章所构造的弱化缓冲算子再建模预测能使预测精度有显著提高,预测值也能更好的逼近观测值.     

基于余切函数的数据弱化处理方法

构建了以余切函数为基础的弱化缓冲算子;通过实例说明该算子能有效弱化数据,消除冲击扰动因素对原始数据的干扰,提高GM(1,1)模型在冲击扰动系统中的模拟和预测精度.     

基于强化缓冲算子的六相永磁容错电机故障预测

永磁容错电机属于高阶非线性强耦合的复杂系统,受到外界干扰后,提取的故障特征信号容易失真。针对永磁容错电机系统受到外在冲击时,传统灰色模型故障预测精度不高的问题,提出了一种新的故障预测改进方法。采用强化缓冲算子对数据序列进行处理,还原数据,排除冲击干扰,而后通过建立的GM(1,1)基本模型对故障能量特征数据序列进行预测。结果表明,故障原始序列经过各类强化缓冲算子作用后,预测精度提高到96.3%以上,预测相对误差较原始序列基本模型平均降低了43.06%,有效提高了行为数据的故障预测精度。     

一类新弱化缓冲算子的构造

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了1类新弱化缓冲算子,并将其与刘氏弱化缓冲算子进行比较,研究了2类新弱化缓冲算子弱化能力的差异特性,,从而大大地拓广了弱化缓冲算子的应用范围。对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案。     

一种新弱化缓冲算子研究及其在科技管理中的应用

构造了一种新缓冲算子,并证明其为弱化缓冲算子,最后将其应用于科技管理数据分析中。结果表明:新构造的算子预测精度高于刘氏弱化缓冲算子,从而拓宽了弱化缓冲算子的应用范围。     

基于灰色系统理论的互联网人数预测研究

在灰色系统缓冲算子公理体系下,利用反函数定理,构造了2类新弱化缓冲算子,并将其与党氏弱化缓冲算子进行比较,论证了党氏弱化缓冲算子为新算子的特例,研究了其特性及各种弱化缓冲算子之间的内在关系,从而大大地拓广了弱化缓冲算子的应用范围。对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向。     

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。研究结果表明: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,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。     

一类新的指数型强化缓冲算子的构造及应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的指数型强化缓冲算子,并研究了该算子的一些特性,较好地解决了冲击扰动数据序列的定量预测结果与定性分析结论不吻合的问题。模拟结果表明,该类强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度。     

基于GM(1,1)灰色预测模型的物流产业发展研究——以河南省经济增长背景为例

以2013—2016年《河南统计年鉴》数据为原始数据,通过灰色关联分析得到物流产业与地区经济增长关系密切的结果,且货物运输量和货物周转量作为物流业的代表因素,货物运输量的变化趋势更能反映地区经济的发展情况.由于以原始货物运输量数据进行建模误差较大,故特别引入二阶弱化缓冲算子.结果表明,引入缓冲算子后的GM(1,1)模型精度明显提高,满足精度要求.同时运用该模型对2017—2019年的河南省货物运输量做出合理预测.最后结合物流发展中存在的问题,提出相应建议.     

基于变权的多周期经营决策方案选择

企业在制定经营决策时通常要考虑决策的长远效应,因此,把多周期的经营决策方案综合进行分析非常有意义。首先分析了制造型企业多周期的经营决策方案的特征及构成,多周期经营决策方案往往因为决策者偏好不同而呈现出不均衡的态势,常权模型无法解决决策方案的不均衡状况,所以,提出采用变权原理对多周期经营决策方案进行评价和选择。接着针对经营决策方案的特征建立了指标变权模型、时间变权模型,并把指标和时间因素综合起来建立了综合的模型。文章最后设计了一个算例,该算例包括制造型企业3套不同的经营决策方案,且每套方案时间跨度7个经营周期对模型进行检验,发现变权模型可以更好地反映决策值之间的均衡度,决策方案的选择比常权模型下的结果更具合理性。因此,把变权原理运用到多周期经营决策方案的评价与选择中,可以改善决策者偏好带来的决策方案不均衡状况,进一步提高决策的科学性。     

数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模

为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究.变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数.以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究.对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短.变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度.     

基于成分数据作球坐标变换的非负可变权系数的确定

针对传统的确定不可变权系数的组合预测模型未考虑各时点权重变化的特征,引入变权组合预测模型权系数的确定方法;非负可变权系数组合预测模型中各时点的权系数可以被看成一个成分数据,已有研究将成分数据应用于组合预测中,但未对权重为零的情形作深入讨论;考虑将成分数据的球坐标变换方法与组合预测方法相结合,给出一类非负可变权系数的组合预测赋权方法;最后以2017-07-03—2018-05-11美元兑换人民币汇率的开盘价数据验证了确定可变权系数方法的可行性和合理性;结果表明,文中所提出的方法能够有效提高组合预测的预测精度。     

GM(1,1)模型背景值构造的不同方法与应用

GM(1,1)模型的误差主要来源于背景值和初始值,因此提出3种不同的背景值构造方法分别为:把背景值的固定权改为变权构造背景值的方法、将数据序列抽象为指数函数构造背景值的方法、将数据序列抽象为非齐次指数函数构造背景值的方法,并以X(n)为初始值和新陈代谢方法来建立GM(1,1)模型.通过工程实例检验这3种不同背景值构造方法建立的GM(1,1)模型的预测精度.计算结果表明,将数据序列抽象为非齐次指数函数构造背景值建立的模型预测精度较高,可为类似工程提供参考.     

基于天牛须搜索算法的短期风电功率组合预测

为了提高风电功率预测精度,提出了一种完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition adaptive noise,CEEMDAN)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和改进天牛须搜索算法(improved beetl...     

基于ULWGM算子和改进ULHGM算子的方案优选方法

 方案优选属于多属性决策问题。不确定语言多属性决策是一种研究与应用较多的多属性决策方法,决策的重点是对不确定语言变量的集结算法。决策过程中,需要对不确定语言变量进行对比排序。针对已有的排序方法存在误差的情况,给出了一种能够准确计算可能度的模型,该模型满足不确定语言变量的下标取值服从均匀分布的条件。在不确定语言变量的集结算法中,ULHGM算子适用性强,但它先考虑了数据自身的重要性程度,然后才考虑数据位置的重要性程度,这在一定程度上会造成评价信息的失真,影响集结结果的准确性。为此,对其集结过程进行了改进,根据赋予算子关联权重的初衷,直接对专家的原始评判数据赋予位置权重,然后赋予反映数据自身重要性程度的权重,最后再进行集结。ULHGM算子需要进行两次指数加权运算才能得出集结结果,而改进后的算子只需要进行一次指数加权运算,因此其集结算法更为简便。接下来,基于ULWGM算子和改进的ULHGM算子,建立了方案优选的模型。最后,以某舰炮维修性设计方案的评选为例,分别用IULHGM算子和ULHGM算子对专家的评价信息进行集结,得出了不同的方案排序结果,并对原因进行了分析。案例表明IULHGM集结算法更加准确、合理。     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

基于小样本的非等距加速应力试验寿命预测方法

对非等距灰色GM(1,1)模型作进一步的改进,给出了一种新的非等距GM(1,1)模型.该模型与传统的非等距模型生成方式不同,在数据生成处理时,不是直接利用原始数据进行建模预测,而是通过对原始数据取对数变换,作降幅平滑处理,然后再对背景值加权处理.背景值加权的权重不是传统的绝对距离,而是相对距离,可以有效地避免改变原始数据列的性质.实例表明,对于非等距加速应力试验寿命预测,改进后的模型与Arrhenius模型及传统的非等距GM(1,1)模型相比,具有更好的建模精度和较强的适应性.