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.     

灰色模型GM（1，1）的一种新优化方法

根据灰色系统理论的新息优先原理,提出了将X(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件与优化背景值相结合的方法,对GM(1,1)模型进行了改进,改进后的模型既适用于低增长指数序列建模,也适用于高增长指数序列建模,尤其是对高增长指数序列,改进的GM(1,1)模型的模拟精度与预测精度都有提高,即使在发展系数|a|大于2时,新模型的拟合精度仍然很高.     

无偏灰色GM(1,1)模型的直接建模法

针对灰色GM(1,1)模型的建模方法存在偏差,模型不满足协调性条件,不具有线性变换一致性,且通过累加生成建模时,原始序列第一点信息没有起作用等问题,提出了GM(1,1)的3种无偏灰微分方程形式,给出了无偏GM(1,1)的直接建模法,证明了新方法不仅具有白指数律重合性,而且具有线性变换一致性。实例分析表明,新方法提高了建模的精度,扩大了模型的适用范围,充分利用了原始序列的第一点信息。     

含时变时滞函数的GM(1,1|τ_i)模型及其应用

针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题,现有模型通常假设时滞期为固定值,忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性,本文考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法,推导出GM(1,1|τ_i)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度,还可充分利用时滞参数函数的数学性质,进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后,将GM(1,1|τ_i)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测,并将建模预测结果与经典的GM(1,1)模型和GM(1,1,τ)模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时,GM(1,1|τ_i)模型具有更高的建模精度,能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况,扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.     

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.     

初始值优化的离散灰色预测模型

针对经典GM(1,1)模型的不足,研究了离散GM(1,1)模型选取不同初始迭代点的模拟数据增长率特点.应用最优化技术求解初始迭代点,证明了改进的离散GM(1,1)模型能够完全模拟指数序列.提出了两类分段修正离散GM(1,1)模型,对建模机理进行了证明,并对改进模型进行了推广.结果表明,优化初始迭代点的分段修正离散GM(1,1)模型能够完全拟合分段等比序列.     

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.     

含时间幂次项的灰色GM(1,1,tα)模型及其应用

针对GM(1, 1)模型应用的局限性, 根据实际应用的需要, 利用灰色建模思想构建了含时间幂次项的灰色GM(1,1,t^α) 模型, 对该模型的建模过程、参数估计、时间响应式进行了研究, 并讨论了α几种特殊取值下的该模型的性质、适用范围、时间响应式, 并利用GM(1,1,t²) 对某沿海高速的软土地基沉降进行了拟合与预测, 获得了较高的拟合与预测精度, 通过实际应用检验了所构建的模型的有效性.     

近似非齐次指数数据的灰色建模方法与模型

传统GM(1,1)建模是用齐次的指数序列来拟合原始数据,对近似非齐次指数序列进行建模时会有较大的偏差,而现实中存在大量的近似非齐次指数的数据序列.根据传统灰色GM(1,1)建模机制,提出了一个用非齐次指数序列来拟合原始数据的灰色模型,给出了模型参数的最小二乘解,并给出了模型时间响应函数的表达式. 最后,通过实验验证了新模型的拟合和预测精度实验结果显示,新模型比传统GM(1,1)模型具有更好的拟合和预测精度.     

GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅲ)

将作者在重构的背景值公式引入 GM ( 1,1)模型 ,导出了 GM ( 1,1)模型的逻辑斯蒂( Logistic)形式 ,并以此为基础 ,对 GM( 1,1)模型进行了稳定态 ,周期态及混沌态特性研究 .研究结果表明 :重构的背景值公式扩大了 GM( 1,1)模型的适应性 ,能提高其拟合和预测精度 ,使 GM( 1,1)模型在实践中能发挥更大的效果.     

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.     

反向累加生成与灰色GOM(1,1)模型的优化

相对传统累加生成, 分析了反向累加生成, 并结合反向累加生成的特点,改进了传统GOM(1,1)模型背景值的计算方法,给出了灰色GOM(1,1)模型参数求解的优化方法. 具体算例的计算表明,这种方法能够提高GOM(1,1)模型的预测精度,验证了该方法的有效性与实用性.     

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．     

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.     

灰色自记忆模型及应用

导出了GM（1，1）模型微分方程的自记忆计算格式，建立了一种新的对历史多个时刻观测数据具有记忆功能的灰色自记忆模型，模型克服了GM（1，1）模型“对初值比较敏感”，预见期短和序列数据非负的局限，并有效提高了模型的计算精度。大量数值计算结果充分表明了该模型具有精度高，稳定性好的优点。