基于振荡序列的GM(1,1)模型

针对GM(1,1)模型对非负光滑单调序列的预测精度较高,而对振荡序列的预测效果不理想的情况.提出了先通过加速平移变换将振荡序列变为单调增加序列,然后再对加速平移变换后的序列进行加权均值生成变换,再以加权均值生成变换得到的序列建立GM(1,1)模型进行预测.通过具体算例的计算表明,这种方法能够提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围.     

基于新弱化算子的GM(1,1)建模精度分析

改进数据序列的光滑度是提高GM(1, 1)预测精度的有效方式之一.在对现有弱化缓冲算子深入分析的基础上,根据缓冲算子公理以及新信息优先利用原理,构建了一类新的弱化缓冲算子, 同时从理论上给予了证明,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.数值分析验证了这类新弱化算子的有效性.     

反向累加生成与灰色GOM(1,1)模型的优化

相对传统累加生成, 分析了反向累加生成, 并结合反向累加生成的特点,改进了传统GOM(1,1)模型背景值的计算方法,给出了灰色GOM(1,1)模型参数求解的优化方法. 具体算例的计算表明,这种方法能够提高GOM(1,1)模型的预测精度,验证了该方法的有效性与实用性.     

基于熵的灰色局势决策方法

针对传统多目标灰色局势决策方法等权处理决策目标而无法反映决策者的偏好和决策的实际情况问题,给出了灰色局势决策目标权重的一种赋权法。首先,计算单个目标下某一事件与其余事件的总偏差,继而形成全部目标下的偏差矩阵,再利用熵理论进行多目标权重的计算,得到的各目标熵权能够更好地反映各个局势间的差异程度,对灰色局势决策进行了补充和完善。实例也证明了该方法的可行性。     

一种新型数据变换技术及其在GM(1,1)模型中的应用

针对灰色系统理论中的数据变换技术进行深入研究,从数据变换的机理入手,提出了数据变换的构造准则,在该准则的基础上构造出一种新型数据变换。通过对该新型数据变换若干性质的讨论验证了其满足数据变换的构造准则,并将该变换应用于GM(1,1)模型。通过具体的实例的计算表明,该变换能够提高GM(1,1)模型的预测精度,具有一定的实用性。     

延迟修理的修理工多重休假可修系统更换模型

针对有延迟修理的修理工多重休假单部件可修系统,提出了一种维修更换模型。系统发生故障时可能因修理工的休假或故障情况而得不到及时修理,因此系统可处于工作、修理和待修三种状态。假设系统每次维修后均不能“修复如新”和系统每次故障以概率1-p延迟修理的情况下,以系统的故障次数N为更换策略,通过扩展几何过程理论建立数学模型,求出了系统经长期运行单位时间内期望效益的明显表达式。最后,通过数值例子验证了该方法的有效性。     

特征自适应型GM(1,1)模型及对中国交通污染排放量的预测建模

兼顾精度与拟合趋势相似性是预测建模需要深入研究的重要问题.为提高模型对数据特征的适应能力,本文分析了GM(1,1)模型中灰微分方程和白化方程的一致性关系以及响应式还原方法问题,提出构建一种特征自适应型灰预测模型,即CAGM(1,1)模型.该模型采用含可变参数的背景值公式构建灰微分方程,并通过转化模型形式推导了参数估计过程,进而构建以背景值序列为基础的时间响应式;为提高模型预测能力,本文结合灰色关联度构建响应式还原过程中待定变量的适应度函数,采用粒子群算法取得其最优值.最后,案例研究了我国机动车污染排放预测问题,分别构建GM(1,1)和CAGM(1,1)模型对氮氧化合物排放量进行建模,通过比较二者拟合和预测结果验证新模型的改进效果,为管理实践提供有效工具.     

退化可修系统最优更换策略

研究了单部件组成的退化可修系统,假定故障部件“修复非新”的条件下,以系统中部件的故障次数N为更换策略进行了研究,推导出系统经长期运行单位时间内期望效益的明显表达式,而且在一定条件下证明了当更换策略N*=m in N≥1 fN≤Cω+CrC时,系统经长期运行单位时间内的期望效益最大,即最优更换策略N*是所有更换策略中最优的。最后,利用线性回归的方法对几何过程中的参数进行了估计。     

基于离散指数函数优化的GM（1，1）模型

证明了离散的齐次指数函数经一次累加生成后为离散的非齐次指数函数, 离散的非齐次指数函数经一次累减生成后为离散的齐次指数函数.结合GM(1,1)模型误差产生的原因分析,用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,推导出最优的背景值计算式.大量的数据模拟和模型比较表明,优化后的模型提高了背景值的精确性以及灰预测模型的拟合精度和预测精度,并且在发展系数绝对值较大时仍然有很高的精度,突破了小于2的限制.     

修理工单重休假可修系统平均停机时间研究

针对修理工带有单重休假的单部件可修系统,提出了一种新的维修更换模型。假定系统是可修的,逐次故障后的维修时间构成随机递增的几何过程,系统工作时间构成随机递减的几何过程。在修理工休假时间分别为随机变量和定长的情况下,选取系统的总工作时间T和故障维修次数N为更换策略,以长期运行单位时间内的平均停机时间为目标函数,通过更新过程和几何过程理论建立数学模型,导出了目标函数的解析表达式。并根据目标函数的不同情况,通过最小化目标函数或设置停机时间阈值来获取系统最优的更换策略T*和N*。通过两个仿真例子验证了该方法的有效性。