时滞多变量离散灰色模型及其应用

针对多变量灰色模型存在驱动因素机制不明确和缺乏驱动项引入规则的问题.通过引入时滞项控制驱动因素,构造一种新的多变量离散灰色模型,并探讨模型参数求解方法.根据灰色扩维识别方法,探索驱动项选择和时滞参数测算方法,并给出模型建模预测步骤;最后,采用该模型解决我国农村水环境与农村区域发展的滞后效应测算、建模和预测问题,实例结果表明该模型不仅精度较高,而且模型含义更明确.     

基于驱动控制的多变量离散灰色模型

针对多变量灰色模型存在驱动项作用机制不明确和模型精度不高的问题，通过引入矩形函数控制驱动项，构造一种新的多变量离散灰色模型，并探讨模型参数求解方法.从系统行为信息完备性角度，探索两种驱动控制项识别方法，并给出模型建模预测步骤；最后，采用构建的模型解 决我国无线通信用户预测问题，实例结果表明该模型不仅精度较高，而且模型含义更明确.     

灰色微分动态多变量预测模型及其应用

针对数据驱动建模方法在表征系统特性时的不足,提出了灰色微分动态多变量预测模型.新模型将系统特性的行为序列与影响序列用于建模,增强了系统动态性和非线性性;同时运用最小二乘原理获得模型参数估计式,利用拉普拉斯变换推导模型的近似时间响应式.在此基础上,将新模型应用于欧洲货币联盟、中东与北非及撒哈拉以南非洲三个典型地区的碳排放量预测,应用实例表明:灰色微分动态多变量预测模型预测效果优于其它三种经典的灰色预测模型,能有效预测三个地区未来五年的碳排放量.与此同时说明新模型能够更好地描述多因素系统动态性问题,从而有效地提升传统灰色多变量模型的建模精度.     

灰色多变量GM(1,N)幂模型及其应用

针对多变量少数据的系统建模问题,提出了灰色多变量GM（1,N）幂模型及其派生模型GM（1,N,x^（1））幂模型,给出了其参数估计算式和近似时间响应式,在此基础上,分两种情况讨论了模型的参数优化方法,并通过数值模拟和应用实例验证了新模型的有效性. 结果表明：传统的GM（1,N）模型是GM（1,N）幂模型的特殊形式,GM（1,N）幂模型能够更好地描述系统特征行为序列与其影响因素序列的非线性关系,从而有效地提高传统灰色多变量系统建模的精度.     

累积时滞非线性ATNDGM(1,N)模型构建及应用

针对多变量时滞非线性系统的预测建模问题,引入时滞驱动项和幂指数,构建了累积时滞非线性多变量离散灰色ATNDGM(1,N)模型,给出了模型参数求解方法.基于累积时滞灰色关联模型确定了驱动因素和时滞期数,并探讨了时滞期与时滞权重的关系;利用粒子群算法确定了模型的最优幂指数;论证了 DGM(1,N)、DGPM(1,N)和ATDGM(1,N)模型均是ATNDGM(1,N)模型的特殊形式,研究了数乘变换对模型参数取值的影响;数值实验验证了模型的可行性.将ATNDGM(1,N)模型应用于河南省农业产值的预测中,结果表明该模型具有较高的拟合和预测精度,能够有效处理具有时滞非线性特征的小样本多变量系统预测问题.     

基于驱动变量增长趋势的TGM(1,N)预测模型

为解决多因素输入的灰色预测问题,改善GM(1,N)模型建模效果,本文提出一种新的TGM(1,N)模型构建方法;首先推导得出驱动变量初值化序列的建模性质,在GM(1,N)模型基础上推导得出TGM(1,N)模型的参数估计式以及模型的时间响应式,并根据系统特性建立了调整参数的确定准则,得出调整参数的计算公式;应用新模型研究了我国粮食产量的预测,其结果证明新TGM(1,N)模型不但具有较高的预测精度,并且满足建模的合理性和实用性。     

基于GM(1,1)幂模型的振荡序列建模方法

针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型（简称GM(1,1)幂模型）的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表明,建模方法能够较好地体现数据的波动特征,且易于在计算机上实现,进一步拓宽了灰色模型的应用范围。最后以实例验证了所建模方法实用性和有效性。     

灰色增量──微分动态模型与中间变量辨识方法及其应用

本文对灰色GM(1, 1)、GM(2, 1)建模方法作了扩展和改进, 重新构造累加生成模式。利用多级增量序列首先进行回归建模, 引入中间变量并对其辨识和模拟, 使原始时间序列中隐含的有序性、规律性及灰色信息不断白化。灰色增量--微分动态模型具有系统开放性, 模型结构的包容量和信息量十分丰富, 为自然、社会经济等复杂系统建模、控制、预测提供了有效方法, 并消除了灰色GM(1, 1)、GM(2, 1)模型的局限性及不足之处；对全国总人口序列采用柯布--道格拉斯函数模型进行增量序列拟合建模, 在中间变量层次中揭示出周期性变化规律, 拟合效果极显着, 平均误差率1.21%, 最大误差率2.73%, 拟合精度极高。     

融合自忆性原理的优化GM(1,1)幂模型构建及应用

针对因发展变化受众多因素影响而具有饱和增长趋势或单峰特性的原始波动序列,为了提高预测精度,以灰色GM(1,1)幂模型为基础,构建了自忆性原理与优化GM(1,1)幂模型的耦合预测模型,用动力系统自忆性原理来克服传统灰色模型对初值比较敏感的弱点。结果表明,新构建模型能够充分利用系统的多个历史时次资料,模拟和预测精度都高于传统优化GM(1,1)幂模型,进一步拓展了灰色模型的应用范围。最后,以我国高中升学率的数据为例验证了所构建模型的优越性和有效性。     

GM(1,1)幂模型求解方法及其解的性质

根据灰色系统信息覆盖的基本原理,给出了GM(1,1)幂模型中参数α的估计方法.讨论了α的不同取值对模型解的影响,对其白化微分方程解的定理进行了补充,并给出了白化微分方程解的优化方法.结果表明,所提出的建模方法更能适应于一类具有饱和状态或发展变化受众多因素影响的波动原始序列,在0<α<1且a>0和α>1且a<0两种情形下,GM(1,1)幂模型与灰色Verhulst模型具有相同的极限性质,但模拟预测精度高于灰色Verhulst模型.     

陀螺稳定平台非线性摩擦的灰色滑模控制

为了减小摩擦扰动对陀螺稳定平台伺服跟踪性能的影响,设计了一种灰色滑模控制器。以某型号导引头陀螺稳定平台为实际对象,分析了系统中摩擦的非线性特性,从机械和控制两方面探讨了减小摩擦的措施。基于稳定平台的单轴控制模型,设计了滑模控制律,采用GM(1,1)灰色预测算法估计扰动量,将其作为控制律中的补偿分量,同时应用灰色预测方法对滑模控制策略进行预测输出,有效地减弱了滑模控制的抖动现象。在陀螺稳定平台上实际测试表明,该灰色滑模控制能够在无系统摩擦模型的情况下,有效减小摩擦扰动对系统控制的影响,与PID控制相比,明显提高了控制系统的鲁棒性和稳态精度。     

考虑多因素的驾驶行为安全评价与风险等级预测

为了研究道路交通系统中"人-车-路"多因素对驾驶行为及车辆安全状态的影响,设计了多因素组合成6种场景的模拟驾驶对照试验。利用驾驶模拟器、生理仪、眼动仪分别采集驾驶行为相关的19项指标,选用方差分析比较各项驾驶行为指标差异情况。选用非线性支持向量机(Support VectorMachine,SVM)对样本数据进行分类及预测,建立了驾驶行为风险等级预测模型,并利用试验数据验证了模型的有效性。结果表明:模型的预测精度达到93.94%,建立的风险等级预测模型能够有效的判别驾驶员及车辆的状态。     

驾驶员状态模型研究

驾驶行为研究对新型车辆研发和提高交通系统智能性、安全性具有重要意义,建模与仿真技术是驾驶行为研究的主要方法。为提高驾驶行为建模与仿真的可信度,根据认知科学的研究成果,提出了基于驾驶员状态的驾驶行为模型。选择的驾驶员状态变量包括:视觉特性、注意力、疲劳程度、决策效率、风险态度和操纵时延。在驾驶行为机制的基础上,分析了影响驾驶员状态的外部环境和内部因素。根据已有的驾驶模拟器操纵数据和驾驶员生理心理数据,使用BP神经网络标定驾驶员状态模型中的参数,建立了驾驶员状态模型。通过仿真实验,验证了驾驶员状态模型的可信性,使驾驶行为模型的输出更加真实。     

不确定非线性系统自适应滑模跟踪控制及应用

针对一类非匹配不确定非线性系统,设计了一种高阶鲁棒自适应反推滑模变结构控制方法。在控制器设计中,考虑存在系统建模误差和外界未知干扰,借鉴动态面思想降低控制器复杂性,引入双曲正切函数和抖振衰减因子降低控制输入抖振,设计系统建模误差自适应律增强控制器鲁棒性,并将系统的稳定性证明简化为判断一个n阶对称矩阵的正定性问题。将设计的反推滑模控制器用于F-8飞机纵向机动控制并进行仿真,实现了飞机对指定轨迹的稳定跟踪。     

含时间周期项的离散灰色DGM(1,1,T)模型及其应用

针对系统行为序列的周期性波动特征，将三角函数引入离散灰色预测模型，提出含时间周期项的离散灰色DGM（1，1，T）模型，其还原公式可表示为三角函数和指数函数的耦合形式，从而表明该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想，将DGM（1，1，T）模型的参数估计转化为非线性优化问题，并提出PSO-LM混合算法进行数值求解；通过数值实验对模型的适用范围和参数估计方法的有效性进行验证；最后将该模型应用于河南省安阳市、洛阳市、许昌市和商丘市的农业干旱预测，结果表明2019年四个地市的土壤湿度将呈现出下降态势.     

耦合三角函数的灰色GM(1,1,T)模型及其应用

针对小样本序列的周期性波动特征,将三角函数引入灰色预测模型,提出了耦合结构的灰色GM(1,1,T)模型,该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想,探讨了模型参数估计的非线性优化问题,利用Levenberg-Marquardt算法进行求解,并给出了初始点选取的经验方法;通过数值实验验证了模型的适用性和参数估计方法的可行性;最后将该模型应用于河南省获嘉县、禹州市、偃师市的农业干旱预测,结果表明2016-2017年河南省土壤含水量呈现出区域性差异,与实际干旱情势比较吻合.     

精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用

军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。