LPGP的漂移与定位解的满意度

针对灰参数线性规划（ＬＰＧＰ）求解中的困难，提出了ＬＰＧＰ定位求解的新思路及定位规划、理想模型、临界模型等新概念；研究了定位系数变化对定位规划最优解的影响以及定位最优值的变化范围；定义了定位规划的满意度和满意解．从而可将灰参数线性规划问题化为若干个一般线性规划问题，在一定程度上解决了灰参数线性规划求解与解的评价问题     

基于交互作用的多变量灰色预测模型及其应用

针对传统模型没考虑驱动因素间交互作用关系的缺陷,在充分研究交互作用内涵及传统GM(1,N)模型缺陷的基础上,将线性交互关系的作用项引入GM(1, N)模型的灰作用量,构建基于交互作用的IEGM(1, N)的模型,给出了参数估计公式并提出了两个拓展模型,对拓展模型的适用范围进行研究,证明拓展模型与经典模型是等价的。通过对江苏省高新技术产业产值预测的实际案例,验证新模型的有效性,说明其能够有效解决含有交互作用关系的多因素影响的系统预测问题。     

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.     

几何变权缓冲算子及其作用强度研究

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调,从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题,构造了几何变权弱化缓冲算子(VWGWBO)和几何变权强化缓冲算子(VWGSBO),研究了该类缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,并利用遗传算法探讨该类缓冲算子的优化问题。结果表明,该类缓冲算子对序列的调节度与可变权重同方向变化,在控制作用强度方面的灵活性要明显优于传统缓冲算子。最后,以我国能源消费总量的预测问题为例验证了几何变权缓冲算子的有效性与优越性。     

基于平均增长率的弱化变权缓冲算子及其性质

针对传统缓冲算子不能根据实际问题的需要实现其作用强度的微调,从而导致缓冲算子的作用效果不理想的问题,构造了基于序列平均增长率的新型弱化变权缓冲算子。研究该弱化变权缓冲算子的作用强度与变权系数之间的关系,证明了该变权缓冲算子能够提高序列的光滑性,并基于灰色关联分析与粒子群算法给出了变权系数的智能寻优方法。最后以江苏省民用汽车数量预测问题为例,检验了该弱化变权缓冲算子的有效性。     

剔除无效决策的灰色群决策方法

对灰色群决策问题进行了研究,提出了一种可以对无效决策进行甄别与剔除的灰色群决策模型。首先,使用强“奖优罚劣”算子对决策信息进行标准化处理,通过构建优化模型并使用拉格朗日函数得到指标权重;然后,通过确定所有方案中的理想最高评价,以及各决策者评价与最高评价间距离,构建对无效决策进行甄别的模型;最后,对剔除无效决策后决策问题中的决策者权重进行调整,并使用灰靶模型对方案进行决策。应用实例说明了决策方法的合理性和算法的有效性。     

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。     

正负靶心灰靶决策模型

对灰靶决策模型进行了进一步的拓展研究.定义理想最优及理想最劣方案分别为灰靶的正负靶心,在综合考虑方案与正负靶心的距离,将靶心距作为向量在空间分析的基础上定义了综合靶心距.由各方案靶心距大小及指标权重的不确定性分析的基础上构建目标规划,并由此确定指标权重.由此建立了正负靶心灰靶决策模型.最后以实例说明了所提出的灰靶决策模型的合理性及算法的有效性.     

缓冲算子的光滑性

针对人们对缓冲算子提高建模精度原因的认识误区,提出了缓冲算子光滑性的概念,给出了缓冲算子能否提高序列光滑性的判别条件,分别研究了弱化缓冲算子和强化缓冲算子的光滑特性,并以实例加以验证.结果表明,弱化缓冲算子一定可以提高序列光滑性;而强化缓冲算子却在降低序列光滑性的同时提高了预测精度.提高序列的光滑性和消除冲击扰动因素的影响是提高灰建模精度的两个不同方面,对于稳定系统,序列光滑性是影响建模精度的主要因素,而对于冲击扰动系统,影响建模精度的主要因素是系统的冲击扰动.     

基于强“奖优罚劣”算子的多指标灰靶决策模型

对多指标灰靶决策模型进行了研究。提出了对三种类型指标进行标准化处理的强“奖优罚劣”算子,相较于原有的线性的“奖优罚劣”算子,这种非线性算子进一步加大标准化后同指标各方案的数据的区分度,从而可以提高决策质量。以各方案靶心距平方和最小为目标建立了优化模型,并使用拉格朗日函数求解来得到各指标权重,并以此为基础构建了灰靶决策模型。最后,以实例说明了基于强“奖优罚劣”算子灰靶决策模型的合理性及算法的有效性。