反向累加生成的特性及GOM(1,1)模型的优化

针对反向累加序列的生成与建模问题, 分析了反向累加生成的准光滑性和准指数规律, 进而给出反向累加生成序列的灰建模条件. 证明了基于反向累加生成的齐次与非齐次离散指数函数之间的关系, 并经过理论推导得到了GOM(1,1)模型的最优背景值. 结果表明, 优化的背景值与GOM(1,1)模型的时间响应函数具有较好的一致性, 从而可以在理论上有效提高传统模型的精度. 最后通过实例验证了优化模型的实用性与有效性.     

反向累加生成及灰色GOM（1，1）模型

相对传统累加生成提出反向累加生成的定义，给出灰色GOM（1，1）模型，为灰色模型提供新的生成方法。     

两阶段灰色模型及其应用

针对GM(1,1)模型对波动序列进行模拟、预测时通常存在较大误差的问题,提出用时间系数对等间距时序进行修正,给出了计算时间系数的方法;根据时间系数的特点利用反向累加生成的GOM(1,1)模型,建立GM(1,1)模型与GOM(1,1)模型相结合的两阶段灰色模型,进一步拓展了灰色模型的适用范围.结果表明,提出的两阶段灰色模型能够适应于有较大波动的原始数据序列的分析和建模,且具有一定的实用性与可靠性.     

分数阶反向累加Verhulst模型

本文提出采用反向累加的方式对原始数据进行处理,并在整数阶的基础上将其推广到分数阶领域,以分数阶反向累加生成算子和分数阶反向累减生成算子为基础,建立分数阶反向累加Verhulst模型,并应用实例与分数阶反向累加GM(1,1)模型作对比,检验模型模拟误差.相关结果显示,相较于传统Verhulst模型与分数阶反向累加GM(1,1)模型,分数阶反向累加Verhulst模型的数据拟合精度较高.     

递减序列的灰色建模方法

灰色模型的建模思想是通过灰色生成或序列算子的作用弱化系统的随机性,利用离散的生成序列建立连续或离散的动态微分方程,其中GM(1,1)模型是其核心模型。针对递减序列的建模问题,本文给出了两种模型模拟方法,一种是基于简单均值生成的GOM(1,1)模型,一种是基于反向始点零化的GM(1,1)模型,后一种模型还利用平移量考虑了模型模拟精度,并证明了模型的模拟序列没有放大还原误差。两种模型建模方法的共同点是实现了递减序列的同向模拟,消除了GM(1,1)模型拟合递减序列时,由于其累加生成是递增序列而出现异向拟合的不合理建模误差,最后算例也说明了该建模方法的可操作性和有效性。     

分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型及其应用研究

灰色预测模型的模拟序列是齐次指数序列,而实际应用中大量存在着近似非齐次指数序列,为了解决这个问题,在已有研究的基础上,提出了一阶反向累加NHGM(1,1,k)模型和分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型.分析了两种模型的扰动界,并对一阶反向累加NHGM(1,1,k)模型和分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型的计算公式进行了推导,给出了两类模型适用于小样本建模的原因.由于充分利用了系统的新信息,分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型的预测精度更高,实例分析发现其解的稳定性更好.最后,将分数阶反向累加NHGM(1,1,k)模型运用在具有多个研制阶段的某型号武器装备可靠度的预测上,取得了较高的预测精度.     

基于反正切函数权值累加生成的DGM(1,1)_(atan)模型及其应用

传统DGM(1,1)模型的累加生成算子没有考虑数据振荡对数据序列发展趋势的影响,模型预测结果往往呈现齐次指数增长的趋势.该局限性使得DGM(1,1)模型不适用于本身存在随机振动特征的序列分析与预测.针对这一问题,本文提出基于原始数据均值像序列的随机波动特征分析方法,设计出均值像反正切函数变权形式的累加生成算子;在此基础上建立了基于均值像反正切函数变权累加的DGM(1,1)atan模型,该模型综合考虑了数据的整体增长趋势与局部波动特征;最后,将模型应用于海域水质监测的数据分析与预测,预测结果验证了模型的有效性及实用性.     

广义累加灰色预测控制模型及其优化算法

基于矩阵理论建立了广义累加灰预测控制模型参数的矩阵形式,由此得到了数乘变换下模型的参数性质; 利用每个生成序列值作为边界条件并使平均相对误差函数最小, 构建了广义累加GM(1,1)时间响应函数的最优模型. 将该优化模型应用于经典的“电视机销售问题”之中, 得到了非常好的预测效果.     

基于振荡序列的GM(1,1)模型

针对GM(1,1)模型对非负光滑单调序列的预测精度较高,而对振荡序列的预测效果不理想的情况.提出了先通过加速平移变换将振荡序列变为单调增加序列,然后再对加速平移变换后的序列进行加权均值生成变换,再以加权均值生成变换得到的序列建立GM(1,1)模型进行预测.通过具体算例的计算表明,这种方法能够提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围.     

灰模型对单调递减序列的适应性与参数估计

对单调递减序列建立GM(1,1)模型,利用数学归纳法证明了GM(1,1)模型的时间响应式和预测式分别与实际的一次累加序列和原始序列的增减趋势吻合,说明了GM(1,1)模型适应于直接对单调递减序列建模,澄清了人们认为GM(1,1)模型只适应单调递增序列的曲解,拓宽了GM(1,1)模型的适用范围,并提出了避免繁琐矩阵计算的参数近似估计方法.最后通过实例证实了此方法的有效性和可行性.     

基于元胞自动机的组织内H1N1传播仿真研究

实体组织内H1N1传播的防控对于整个社会的H1N1防控有重要的作用,研究一个组织内H1N1的传播防控对于防控类似的疾病传播有重要的参考价值。文中根据组织内人群之间的关联特性,构造互传播群,基于元胞自动机的基本原理,设定了元胞自动机的演化规则,实现了组织内H1N1传播的元胞自动机仿真。通过实验收集了H1N1仿真传播的数据,描述了H1N1传播的数据特性。研究结果表明,H1N1的传播强度和组织内的人员活动以及及时施措关系密切。

Abstract：

The prevention and control on H1N1 spread within an organization is important for the whole society.And the study on the prevention and control on H1N1 spread acted an important role on the reference about the prevention and control on the similar disease.The inter-transmission-group was structured,according to the relationship within an organization.The cellular automata evolution rules was set based on the basic cellular automata principle,and then,the cellular automata simulation was implemented within an organization.The data on the H1N1 spread simulation was collected through experiments,and then the characteristics data on H1N1 spread was described.The H1N1 spread intensity is related with personnel activities within an organization,and timely measures with it.     

基于遗传算法的改进的GM(1,1)模型IGM(1,1)直接建模

CM（1,1）模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM（1,1）模型转化成一个不用进行灰微分方程参数辨识的优化模型，称之为改进的GM（1,1）模型，简称IGM（1,1）。IGM（1,1）避开了灰微分方程参数辨识时传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的直接建模。由于IGM（1,1）目标函数非连续，不可导，用传统的优化无法求解，本文针对IGM（1,1）模型的模拟特性设计了求解该优化模型的遗传算法并进行了算例验证，秋解结果表明了IGM（1,1）模型IGM（1,1）模型。     

基于函数γ+δi的加权WGM(1,1)模型及其在技术创新中的应用

针对以前文献加权WGM(1,1)模型人工赋权,由于序列(0)(n)后的权重未知,从而导致无法还原x(0)(n)以后的预测值的问题,本文提出了线性函数γ+δi赋权.本文首先证明了WGM(1,1)模型的基本形式;第二,基于WGM(1,1)模型的基本形式,用最小二乘法估计其参数γ,δ,a,b,构建了线性加权WGM(1,1)模型;第三,为对比分析,又构建了加权改进WIGM(1,1)模型;第四,通过技术创新实例对所构模型进行实证.其结果表明,WGM(1,1)模型能减少序列平均相对百分比误差(MAPE).若经过WGM(1,1)模型拟合后,仍有较大的MAPE值,这时还可以用WIGM(1,1)模型再拟合,以进一步减少MAPE值;最后,从理论与实证上,论述了WGM(1,1)和WIGM(1,1)模型的有效性及最佳使用条件.     

基于GM(1,1)模型的机动目标跟踪方法研究

传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时,跟踪滤波会发散。针对这一问题,提出了一种基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟踪卡尔曼滤波方法。在卡尔曼滤波过程中,迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程,而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值,其预测精度高,滤波性能提高,特别在目标机动的时间内跟踪滤波效果要好于传统方法。仿真结果表明,是一种可行的机动目标跟踪方法。     

优化灰导数后的新GM（1,1）模型

从GM(1,1)的灰导数生成出发,从理论上逻辑论证了利用向前差商和向后差商的加权平均值作为GM（1,1）的灰导数白化值的合理性,给出了加权系数λ的具体表达式,从而建立了新的GM(1,1)模型,证明了此模型具有白指数律重合性,提出了求参数的新方法,并通过对比验证了此模型具有更高的精度.     

估计GM(1,1)模型参数的一种新方法

考虑到最小二乘法则的不足及背景值参数和边值的影响,提出基于最小一乘准则估计GM(1,1)模型参数,得到新的预测公式,引入粒子群算法直接求解最小一乘问题即可得到模型参数,简化了以往改进模型的二次求解过程.数值计算结果表明,基于粒子群算法及最小一乘准则估计灰色模型参数,对于平稳或非平稳序列,都具有较高的拟合与预测精度.     

GM(1,1)模型的适用范围

以模拟、实验为基础，研究了GM（1，1）模型的适用范围．按照发展系数阈值，明确界定了GM（1，1）模型的有效区、使用区、不宜区和禁区．     

基于简化活性污泥数学模型的污水处理仿真研究

现有的活性污泥数学模型结构复杂、参数众多，直接用于污水处理的系统仿真有一定的困难。针对这一问题，对活性污泥1号模型ASMI面向应用进行合理的简化，得到适合描述活性污泥推流式工艺碳去除过程的模型ASP-CR．该模型的组分、反应过程和参数的数量都大大减少，并对溶解氧组分进行了特殊处理一用现场的测量值代替预测值。基于试模型建立了污水处理仿真系统，解决了数据转换和参数校正的问题．通过对海城污水处理厂处理过程的实时模拟，验证了系统的正确性和实用性。     

DGM(1,1)模型的特性及其在技术创新领域中的应用

本文首先提出了以前文献对DCM(1,1)与GM(1,1)模型关系的证明错误,否定了以前文献的一些观点.第二,证明了DGOM(1,1)模型的MAPE值与边值x~((1))(m)(1≤m≤n)无关.第三,发现DGOM(1,1)模型的MAPE值变劣现象并分析其原因.第四,用最小一乘法,构建了边值优化的DGOMII(1,1)模型,其效果优于DGOM(1,1)模型.最后,将DGM(1,1)及DGOMII(1,1)模型应用于技术创新领域中.     

Improved AHP Method and Its Application in the Evaluation of Agricultural Mechanization

1 IntroductionThe Analytic Hierarchy Process (AHP) has been wide1y used in many fields of evaluationbecause of its science, concise and feature. But the traditional AHP often uses 1--9 scale,which wil1 possibly lead to incorrect result of eva1uating or wrong testing result incoincidence indicator[1J. In order to get rid of this trouble, some different scales such asexponential scales, conic scale, 9/9 ~ 9/1 scale, 10/10 -- 18/2 scale etc, have been putforward by many experts['J. So, this …