基于支持向量机预测的时序多属性决策法

针对时序多属性决策问题中的预测量大且时间样本有限的特点,以各决策单元的属性时间序列为样本数据,进行多变量时间序列相空间重构,建立用支持向量机预测未来属性值方法,进而提出综合考察决策单元的过去、现在与未来的情况下进行更科学、合理的时序多属性决策方法.     

关于求解一类多目标规划问题的讨论

本文对一类多目标规划问题进行了讨论,给出了原问题的两种变形问题和两种子问题,讨论了变形问题的解或一阶条件与原问题的解或一阶条件的关系。     

一类不可微多目标规划的Kuhn－Tucker条件的充分必要性

对一类不可微多目标规划进行了讨论，得出了广义Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件是有效解的必要条件，并证明了对于目标及约束满足广义伪凸或正则拟凸条件的多目标规划，广义Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件也是有效解的充分条件。     

基于离差-熵度量风险的组合投资优化模型研究

针对证券组合投资中存在的随机性,在投资收益达到一定水平下,综合考虑收益率的平均绝对离差和信息熵作为投资组合的风险度量,建立了数学模型。并用该模型进行了实例分析,结果表明,在投资收益不变的前提下,多方面的考虑风险,使得投资方案更安全。     

时序多指标决策的具有时间变量的DEA分析方法

在传统DEA模型的基础上, 引入离散时间变量,建立了对时序多指标决策问题的两阶段DEA评价模型.该模型通过各个评价对象的相对有效性解决时序多指标决策问题,避免了人为主观地确定时间权重和指标权重.模型反应了各时间段指标对决策单元有效性的影响,为评价提供更为详细的动态信息.最后,通过实例验证了方法的合理性、有效性.     

灰色GM(1,1)模型参数估计的目标规划法

在灰色G（1，1）预测模型中，参数的估计是非常重要的。本文是在考虑考虑离散后的方程两端偏差的绝对值之和达到最小确定参数，参数的估计的被转化为目标规划问题。