非负可变权重的组合预测模型研究

本文在文献［１］和［２］的基础上,建立了非负可变权重的组合预测模型,并利用线性规划和二次规划模型,给出了在拟合点上最优的非负可变权重的计算方法,最后也探讨了在预测点上非负可变权重的估计。     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵的相容性和一致性

在考虑专家重要性程度的基础上,提出一种新的基于重要性的诱导有序加权几何平均(I-IOWG)算子,并应用到专家给出的互反判断矩阵的群决策信息集结中。证明了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵可以保持互反性的性质,研究了I-IOWG算子集结的组合判断矩阵的相容性、满意相容性以及相容性和一致性的关系。在每个专家给出的互反判断矩阵与其特征矩阵具有满意相容性的条件下,探讨了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵与相应的特征矩阵能保持满意的相容性的性质。该研究表明在群组决策中使用I-IOWG信息集结算子是科学可行的。     

基于OERI积分值的模糊线性规划求解方法及应用

利用OERI积分值的模糊数排序准则,将含有梯形模糊系数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而给出原模糊线性规划问题的最优解．该方法具有约束条件个数少,计算简单的特点,同时还可以考虑决策者的偏好来选择参数,从而使得决策方案具有一定的柔性．     

基于LOWGA算子集结的组合语言判断矩阵保持互反性的条件

语言有序加权几何平均(LOWGA)算子是一种能有效地集结语言数据信息的方法.利用语言判断矩阵的转换函数定义了语言互反判断矩阵,利用LOWGA算子进行集结,同时采用模糊语言量化算子(BUM函数)的方法确定其权向量时,涉及到BUM函数中参数对的选择问题.主旨研究了基于LOWGA算子集结组合语言判断矩阵保持互反性的条件.     

基于可能度的决策矩阵排序的一种新方法

针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题，本文提出了一种基于可能度的决策矩阵排序的新方法。这种方法的优点是思路清晰，方法简洁、合理，并易于在计算机上操作。最后给出了一个例子说明本法的有效性和可行性。     

一类组合预测模型的权系数确定的Shapley值方法

在提出预测有效度概念的基础上,将各单项预测模型看作组合预测合作对策的局中人,以组合预测有效度的平方和作为合作的准则,再按合作对策的Shapley值在各单项预测模型中进行分配,从而确定各单项预测模型在组合预测中的权重系数.实例分析结果表明该方法能够有效提高组合预测有效度.     

诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用

有序加权平均算子是近年来发展的在许多领域有着广泛应用的信息融合方法.本文引进诱导有序加权平均算子的概念,并探讨了它的一些性质,然后建立诱导有序加权平均新的组合预测模型,最后给出其在股票价格预测中的应用研究,实例分析结果表明了该方法的有效性.     

组合判断矩阵的相容性与一致性关系

在相容性概念的基础上,研究了加权几何平均组合判断矩阵的相容性以及相容性和一致性的关系。在相对较弱的条件下,获得了组合判断矩阵不仅与其自身的特征矩阵具有满意的相容性,而且它还与加权几何平均组合排序向量所构成的特征矩阵具有满意的相容性。这为在群组决策中使用加权几何平均向量排序法提供理论依据。最后进行了实例分析,验证了该结论。     

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．