基于相似度的三角模糊数组合预测模型

通过对三角模糊数进行研究分析,将三角模糊数用等量信息的三个指标进行替代,采用三角模糊数的相似度作为最优准则的度量指标,并引入广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,建立了基于三角模糊相似度的GIOWA算子的变权系数的三角模糊数组合预测模型.通过数值实验表明,该方法有效可行.     

一类三角模糊数优性组合预测模型

将三角模糊数序列的三个界点转换为等价的面积型中心、面积型散度、质心三个指标序列.结合广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,选择面积型中心、面积型散度、质心三个指标的L2范数作为最优准则,建立了一类新的三角模糊数优性组合预测模型,并证明了新提出的模型一定是优性组合预测模型.通过实例分析对比,也进一步验证了该模型是有效性...     

基于组合模型的三角模糊数预测模型

首先以北京市1994-2006年年平均最低气温、年平均气温、年平均最高气温构建三角模糊数序列的三个界点,出于数据整体性考虑将三角模糊数序列转换成等量信息的三个指标数序列,然后,对三个指标数序列分别构建了时间序列ARIMA模型,灰色预测GM(1,1)模型以及BP神经网络模型,最后在单一模型预测结果的基础上通过引入诱导有序加权(IOWA)算子,建立了一种集成IOWA算子的ARIMA-GM-BP的三角模糊组合预测模型。通过最终预测结果对比,组合模型预测精度明显要高于各单一模型。     

基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型

本文针对三角模糊数描述的复杂系统的预测问题,提出了一种基于对数误差的IOWGA算子的三角模糊数变权组合预测模型.首先将三角模糊数以面积型中心、面积型散度、质心三个指标进行描述,然后引入诱导有序加权几何平均算子(IOWGA)算子,并以面积型中心、面积型散度、质心三个指标的对数误差为最优准则,通过引入偏好系数将其转换为可变...     

基于预测有效度的IOWA算子模糊组合预测方法

传统的组合预测方法大部分都是针对数字型数据进行的,但在实际生活中,预测对象具有模糊性,常用三角模糊数表征其特征信息;提出了基于模糊信息的一阶预测有效度的概念,并将其作为精度指标,运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三角模糊数信息进行集成,建立了相应的组合预测模型,实例分析表明基于一阶预测有效度的IOWA算子模糊组合预测模型是可行和有效的。     

基于区间数距离和ICOWA算子的变权区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,将区间数距离和诱导连续有序加权平均算子ICOWA结合,以ICOWA算子下实际预测序列与组合预测序列的距离最小为准则,构建了变权组合预测模型,并证明了模型的非劣性.最后,通过实例说明了模型能够有效提高预测精度.     

不确定型GOWA算子及其应用

把Yager提出的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到所给定的数据信息均为区间直觉模糊数形式的不确定环境中.利用基于得分函数和精确函数的区间直觉模糊数之间比较的方法,提出了一种不确定型GOWA算子,并且介绍了一种利用区间直觉模糊GOWA算子进行群决策的通用方法.并把区间直觉模糊GOWA算子在食品生产企业供应链管理中进行了应用,数值结果表明了新算子的有效性和可行性.     

一类日极端温度的变权系数区间型组合预测模型

为提高日极端温度的预测精确度,提出了一类基于区间数相关度与GIOWHA算子新型区间数组合预测模型。将区间数转化为等价信息的中心和半径,以相关度作为最优准则,构建基于区间数相关度的定权系数区间型组合预测模型。并引入GIOWHA算子,将区间数预测精度作为诱导因子,构建基于区间数相关度与GIOWHA算子的变权系数区间型组合预测模型。并将变权系数区间型组合预测模型应用于日极端温度区间数序列的预测中,实例证明该模型的有效性,并对模型的参数进行了灵敏度分析。     

基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测

引入和讨论了基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测模型及其性质.针对该模型定义了非劣性组合预测模型、优性组合预测模型以及组合预测冗余度的概念,讨论了在一定条件下,该组合预测模型存在非劣性及优性组合预测的条件,给出了判定冗余组合预测方法的判定定理.通过实例分析说明了基于算术平均贴近度的非线性组合预测模型的有效性.     

基于指数支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入指数支撑度以及构建了一种基于支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并对该模型的预测精度、优性及非劣性给出定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。     

模糊线性回归预测

为了解决带有模糊信息的动态预测问题,在已有的线性回归预测法的基础上,提出了模糊线性回归预测的模型。模型的确定在于模糊系数的确定,模糊系数为对称三角模糊数,为此给出了描述对称三角模糊数近似和蔼的拟合度的定义及其表达式。借助于对称三角模糊数以截集表示的一对函数,给出了对称模糊的模糊度的定义及其表达式,给出了确定模糊系数的准则：对于事先指定的标准拟合度,要求在每个方程估计值的拟合度都不小于标准拟合度的约     

一类具有数域特点的贴近度公式

提出了一种贴近度公式，可用于模糊实数集的识别，同时可用于离散论域内的模糊集的识别，还可用于分类问题的模糊决策。算例表明本贴近度识别精度高，简便易算。     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

模糊数互补判断矩阵的加性一致性

研究带有模糊数的互补判断矩阵的一致性.首先给出三角模糊数、梯形模糊数和混合互补判断矩阵定义,然后引入模糊数的心、心算子以及心矩阵,进而基于心矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性定义,同时建立可达矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性判别方法;通过构造和分析偏差矩阵,给出非一致性模糊数互补判断矩阵的加性一致性改进方法.调整时,调整量可以是精确数也可以是模糊数.为了说明方法的可行性,给出了一个算例.该方法的提出,为模糊数互补判断矩阵一致性的判断和改进提供了一个实用方法.     

粗糙模糊数的贴近度

首先讨论了粗糙模糊数(RFN)的性质和运算法则，进而定义了粗糙模糊数的贴近度，在此基础上，分别给出了粗糙模糊数的距离贴近度，最大-最小贴近度，最小平均贴近度以及格贴近度，可用于在实际问题中对模糊信息的表述及信息加工。     

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。     

交通分布预测模糊重力模型

为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与其面积之和的比这2种方法进行模型精度检验.研究了实现交通分布预测结果的发生、吸引平衡处理的模糊Frator增长率迭代平衡方法.通过实例详细说明了发生量、吸引量和交通阻抗均具有模糊不确定性时的模糊重力模型的应用过程,提出了根据模糊不确定性大小程度来利用模糊预测值的建议.模糊重力模型可以实现交通分布预测中的模糊不确定性.