基于多准则优化的组合预测方法

介绍了9个预测效果评价准则,提出了一种基于多准则优化的组合预测方法。该方法不同于传统的基于改善单个预测效果评价准则的组合预测方法,它综合多个准则并考虑某些准则的组合预测效果评价值优于其单个预测方法的效果评价准则值建立优化模型,利用遗传算法求解其非线性规划模型,得到组合权系数。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

广义累加灰色预测控制模型的性质及优化

对广义累加灰色预测控制模型进行了深入研究,发现该模型实际上是GM（1,1）模型、阶段模型、跳跃模型、非等间隔模型等的统一形式;然后研究了初始点的变化对模型参数及预测值的影响,利用矩阵分析推导了它们之间的数量关系;提出了利用广义累加生成矩阵中元素的优化、初始点的优化、初始条件选取的优化对广义累加灰色预测控制模型进行组合优化的方法. 最后利用经典的“电视机销售问题”进行了实例分析,验证了组合优化方法的有效性.     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

调和平均的组合预测方法之性质研究

调和平均的组合预测是一种非线性组合预测方法．对基于最小几何距离的加权调和平均组合预测模型的性质进行了研究，从理论上说明了该种方法的有效性．首先提出新的非劣性组合预测、优性组合预测、预测方法优超、冗余度的概念；其次指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测，并给出优性组合预测存在的一个充分条件；最后证明在一种单项预测方法优超另一种单项预测方法的条件下冗余预测方法出现的判定定理．     

多阶段均值-平均绝对偏差投资组合的离散近似迭代法

提出了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-平均绝对偏差投资组合模型,并用离散近似迭代法求解。该算法的基本思路为:首先,连续型状态变量离散化,将上述模型转化为多阶段赋权有向图;其次,运用极大代数求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后2个可行解非常接近。证明了该方法的收敛性、线性收敛和复杂性。最后,通过实证研究验证了算法的有效性。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题，集成灰色理论和神经网络方法，提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1，1）模型的初始值与背景值，利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型；采用组合预测思想，将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型，分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例，验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明，灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型，可用于装备的故障预测和预测性维修。     

一种QOS驱动的仿真服务组合优化方法

鉴于Web环境的不确定性和动态性,经过功能性匹配选中的仿真服务必须进一步在非功能性属性,即服务质量上满足用户的需求.为此,首先对仿真服务组合问题进行了定义,建立了组合服务的QoS模型;进而,将Q-SSC优化问题建模为一个带约束的单目标组合优化问题,并实现了求解该问题的启发式算法SOOCH,该算法具有较好的时间性能,而且获得的解与最优解的近似程度能够达到90%以上.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

用于组合有效性综合评价的非参数方法研究

针对系统内部同类单元的联合问题,给出了一类基于样本数据评价组合有效性的非参数模型和方法,并探讨了评价组合有效性模型的性质、求解方法以及模型给出的组合有效性的经济含义。分析了组合有效单元与相应的多目标规划Pareto有效解之间的关系,探讨了外界条件变化对评价结果的影响。为了进一步在模型中反映决策者的偏好,给出了带有权重约束的评价组合有效性模型,并探讨了其相关性质。     

基于相关系数的优性组合预测模型研究

传统的组合预测模型是从改善某种拟合误差角度建立的.基于相关系数的组合预测模型有别于传统的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新思路.针对该模型,提出了新的优性组合预测、预测方法优超,冗余度等概念;探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并证明冗余预测方法的一个判定定理.这在理论上表明基于相关系数的组合预测方法的有效性,最后文中进行实例分析也验证了这个结论.     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的预测有效度的组合预测模型，提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

基于模糊综合评判的电力负荷最优组合预测

最优组合预测是提高电力负荷预测精度的有效方法。应用最优组合预测方法的关键在于怎样确定组合权系统。通过分析实际电力负荷预测的实现过程，提出利用基于模糊语言的模糊综合评判进行权重判定的方法，取得很好效果。     

多分厂、多机型纺织企业生产计划模型及优化算法

本文提出了可用于具有多分厂、多机型的纺织企业的生产计划模型。该模型实质上是一个大型混合整数规划问题。文中对这类实际上无法在微机上求取最优解的模型,提出了一种将专家系统方法和线性规划方法结合起来的求取模型近似最优解的优化算法。模型及算法已在微机上实现,并在实际使用中取得良好效果。     

预测模型中参数估计的最优化方法

为提高预测模型的预测精度 ,从几个角度研究了预测模型中参数估计的优化方法 ,并利用欧氏空间的距离将建立趋势预测模型的折扣最小一乘法推广到建立一般因果关系的回归预测模型 .     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.     

基于任务的k/n(G)系统舰船备件需求预测

针对k/n(G)系统在事后维修与任务后检修相结合条件下的舰船备件需求预测问题，在备件寿命服从指数分布的条件下，首先建立了k/n(G)系统的备件需求预测模型，并给出了备件需求特征。然后，基于方便理解和简便计算的需要，以伽马型单部件需求为基础，给出了备件需求模型的工程解释和近似计算方法，并对近似算法的精度进行了验证。结果表明，备件需求模型可以更好地描述k/n(G)系统在一次海上任务期内的备件需求，近似算法具有较高的精度，可以为舰船装备备件配置问题提供参考。     

基于微分方程数值解的灰色预测建模

灰色预测建模方法较多,预测精度主要取决于模型参数的估计,本文给出一种新的思想,将已知的观测值看作是微分方程在不同结点(时间)处的近似解,利用微分方程数值解法推算公式,使用最小二乘法原理,让其局部截断误差的平方和最小来估计未知参数,进而建立灰色预测模型。实例表明,本方法预测精度高。     

基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.     

低消耗器材的马尔可夫预测模型

应用马尔可夫链预测方法,并与蒙特卡罗仿真相结合,建立了一个低消耗器材的预测模型,它可以为年度订货提供依据.