新型灰色关联分析模型的改进与拓展

为了解决灰色相似关联度与接近关联度存在失准的缺陷,提出了基于面积的新型灰色关联分析的改进模型.对于具有相同量纲的不同序列数据,首先利用分段二次Lagrange插值建立它们的逼近函数,进而对逼近函数进行始点零化操作,然后分别计算以逼近函数曲线或其始点零化像与t=1,t=n所围图形面积,最后得到相应序列数据的灰色相似关联度与接近关联度,并研究了它们的性质.在具体计算所围图形面积时,采用了微元法与梯形法.算例计算结果表明,本文所提出模型与方法是有效的,客观反映了序列数据之间的相关性大小,避免了计算失效的可能.     

含缺陷压力管线疲劳寿命预测计算方法

含缺陷压力管线经缺陷评定后,其疲劳寿命的估计具有重要的工程意义.将整个含缺陷压力管线作为一个整体,分析了含缺陷压力管线的疲劳裂纹扩展特点,提出了相应的含缺陷压力管线疲劳寿命预测计算方法.     

基于IOWHA算子和倒数灰关联度的组合预测模型及其应用

将诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子和倒数灰关联度相结合,提出了基于IOWHA算子和倒数灰关联度的组合预测模型,同时定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,并将该组合预测模型应用到税收收入预测中,验证了组合预测模型的合理性和有效性,并说明了优性组合预测的存在性.     

相邻交叉口关联度分析及其应用

通过分析相邻交叉口间距、路段交通量以及交叉口信号配时参数对相邻交叉口关联性的影响,提出一个对相邻交叉口之间关联性进行定量化描述的交通参量--相邻交叉口关联度,并对其计算方法与科学合理性进行了论述,进一步给出了多交叉口组合关联度的定义与计算公式,并制定了新的基于关联度分析的协调控制子区划分原则.     

采煤机滚筒截割记忆程控误差的灰预测

根据采煤工作面设备配套条件和采煤机工作循环特点,分析了记忆程控滚筒调高的采样、控制环节误差产生的原因,论述了可靠预测采样控制的精度及误差的修正,以再现上一截割循环顶底板的变化序列曲线.通过对正弦函数型的参考序列曲线和比较序列曲线关联度计算分析,研究了灰预测关联度的几种方法特征,给出了适合采煤机滚筒记忆程控特点的关联度预测方法,满足记忆程控的指令宏观再现控制要求.     

一种满足灰关联四公理的关联度量化模型

在已有灰色关联理论的基础上,简要综述了现有的几种典型灰色关联度量化模型,并分别指出了其缺陷.在此基础上,领会灰色关联度公理的内涵,提出了一种灰色关联度量化模型——综合模型,该模型既考察序列间的绝对位置差异,也考察其变化率的差异,克服了现有关联度量化模型的缺陷.进而,证明了其科学性,并说明了在应用中应当注意的问题.     

基于对数灰关联度的IGOWLA算子最优组合预测模型

在对数灰关联度和诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)等概念的基础上,构建了基于对数灰关联度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并引入组合预测模型的优性及非劣性定义.实例计算结果表明,提出的方法确为一种优性组合预测,能够有效地提高预测精度.     

灰色欧几里德关联度

指出灰色平均关联度的缺陷,提出了一种新的关联度——灰色欧几里德关联度,通过理论分析和实例计算,说明了这种新关联度的合理性．     

基于随机游走的概念显性语义关联度计算

开放知识网络中概念语义关联度计算是一个重要的问题.吸取蚁群算法思想中的信息素策略,并以融入了该策略的随机游走作为关联度计算的基本框架,将信息素分布作为语义关联紧密程度的判定依据,提出一种基于随机游走的语义关联度计算方法,以显性方式呈现语义关联度的计算探索过程.该算法主要包含路径选择模型(PSM)和语义关联度计算模型(SRCM)两部分.PSM用于指定游走代理在游走过程中的路径选择、信息素释放过程;SRCM利用游走代理反馈的信息进行语义关联度的计算.实验结果表明,该算法能够在线性复杂度下实现语义关联度的计算,扩展了语义关联度计算的可行策略.     

基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术

针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10 mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50 mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10~0.30 mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小.      

基于GM(1,1)模型和灰色关联度的组合预测新方法

在一般GM(1,1)灰色预测模型的基础上,为了及时补充和利用灰信息,采用等维灰色递补的方法从而得到n-m个单个灰色预测模型进行组合预测建模,然后基于灰色关联度这一相关性指标来确定权重,得出组合预测模型值.最后,通过实例分析和精度检验表明它是一种有效的组合预测方法,且结果比较理想.     

玛纳斯河春季径流量中长期预报的灰色预测模式

运用灰色系统理论中的灰关联分析方法，建立了天山山区河流春季径流量的预测模式。该预测模式适应性强，对资料的要求不高，比较适合于干旱地区资料短缺河流的水文中长期预报，经肯斯瓦特水文站３８年资料检验，精度较高。     

基于灰关联信息融合的转子系统早期故障发现研究

设置振动信号的FFT谱序列为特征量,在稳态运行下的参考特征量与异常运行状态下的待辨识特征量间建立了通道对应的灰关联空间并将两者进行灰关联分析.对安装有多传感器的转子系统在灰关联空间内设置融合策略进行转子系统的早期故障发现研究.为消除速度波动造成的关联失真影响,对FFT谱特征量进行了基于工频的归一化处理.实验分析表明,谱特征量在关联空间内的灰关联分析及基于关联得到的关联度评价了系统的异常分布状态,关联度量化了该分布的程度,灰关联度最小的信源是系统内的故障发生部位.     

径流中长期预报的灰色预测方法

基于时间序列的扩维原理和灰色系统理论的关联分析，提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法，利用玛纳斯河水文的实测资料序列对该方法进行验证。     

A hybrid model for the mid-long term runoff forecasting by evolutionary computation techniques

The mid-long term hydrology forecasting is one of most challenging problems in hydrological studies. This paper proposes an efficient dynamical system prediction model using evolutionary computation techniques. The new model overcomes some disadvantages of conventional hydrology forecasting ones. The observed data is divided into two parts: the slow “smooth and steady” data, and the fast “coarse and fluctuation” data. Under thedivide and conquer strategy, the behavior of smooth data is modeled by ordinary differential equations based on evolutionary modeling, and that of the coarse data is modeled using gray correlative forecasting method. Our model is verified on the test data of the mid-long term hydrology forecast in the northeast region of China. The experimental results show that the model is superior to gray system prediction model (GSPM). Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China ( 60133010, 70071042, 60073043) Biography: Zou Xiu-fen(1966-),female,Associate professor, research direction:evolutionary computing, parallel computing.     

14个油用向日葵新品种（系）综合性状评价

应用灰色关联度分析方法,对14个油用向日葵新品种（系）综合性状进行评价.加权关联排序为：S27＞F53＞Y-85＞Y-86＞TO12244＞F60＞Y-103＞Y-82＞Y-78＞Y-102＞诺葵212＞Y-87＞Y-81＞Y-101. S27在所有参试品种（系）的田间产量表现较好,排在第2位,含油率排在第3位,结实率排在第2位;F53虽然产量只排在第3位,但花盘直径、结实率、百粒重均排在第2位;Y-85在所有参试品种（系）的田间产量表现最好,排在第1位;Y-87产量较低,排在所有参试品种（系）中倒数第4位,含油率是所有参试品种（系）中最低的;Y-81,产量较低,排在所有参试品种（系）中倒数第2位;Y-101在所有参试品种（系）中产量最低的.S27、F53、Y-85油用向日葵品种（系）的加权关联度较大,说明这3个品种（系）的综合性状优秀,适合生产推广;Y-87、Y-81、Y-101加权关联度排序靠后,不宜推广种植.     

南天竹秋季观赏特性评价

在充分考虑影响南天竹观赏特性的各种因素和指标上，应用灰色关联度分析法，对湖南地区13个地理种源秋季观赏特性进行了综合评价，其中8个种源与理想种源的关联度大于0．5，说明湖南地区南天竹地理种源中绝大多数具有较好的观赏价值．并把关联度值与其变异系数进行相关分析．结果均为显著相关，因此，认为用灰色关联度方法能够较好地评价南天竹的观赏特性．并选出了3个观赏特性在湖南表现最好的优良南天竹地理种源，为科学、合理地选择园林观赏植物提供了可靠的理论基础和科学依据．     

基于多层灰色关联度的知识联盟伙伴选择模型

针对企业在知识联盟伙伴选择过程中存在的主观性和盲目性问题,建立了基于多层次灰色关联度方法的知识联盟伙伴选择模型,构造了评价企业知识联盟潜在合作伙伴的指标体系,并对所提出的模型进行了例证分析．结果表明,该模型简单实用,能够使企业知识联盟伙伴选择的结果更具客观性和准确性,降低了企业在选择知识联盟的潜在合作伙伴时因主观、盲目而造成联盟伙伴选择不理想,从而最终导致知识联盟达不到预期效果或失败解体的风险．     

基于初值修正的非等距灰色预测模型

对非等间距灰色模型的预测精度进行了分析,表明初值的选取对模型的精度有重要的影响,进而提出了两种修正初值的方法来提高模型预测精度,得到了一类改进的灰色预测模型。最后给出了一个应用实例,结果表明,该改进模型具有较高的预测精度。     

基于关联价格网的产品价格预测方法

为实现产品价格影响因素较大波动情况下的价格快速预测,提出了一种关联价格网产品价格预测模型.对引起产品价格变化的主要因素进行了分析,分别以产品、原材料、竞争产品的价格、供需量的变化引起产品价格的变化为基础构建产品的关联价格网.然后,对关联价格网性质进行理论推导,得出可以用产品的关联价格子网替代整个关联价格网对产品价格进行预测的结论,从而简化模型.进而采用神经网络构建一个反映关联价格子网中价格波动因素的预测网络(PFN),并利用神经网络学习和计算方法对产品的价格进行预测.理论分析和仿真实验显示该价格预测方法具有很好的应用价值.