PSO-LSSVM灰色组合模型在地下水埋深预测中的应用

针对LSSVM参数难以确定和单一方法预测精度不高的问题, 提出一种基于粒子群优化LSSVM灰色组合预测模型的学习方法. 利用粒子群算法的收敛速度快和全局优化能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数. 避免了人为选择参数的盲目性. 在同一时刻利用不同长度序列的灰色预测方法对历史数据进行初步预测, 将初步预测结果的组合作为LSSVM的输入, 该时刻的实际值作为输出, 进行训练建立灰色LSSVM组合预测模型, 提高了模型的推广预测能力. 选取三江平原某地区1985年至2006年地下水埋深实测数据, 建立PSO-LSSVM组合预测模型. 通过两种方式对模型进行检验, 与其他模型相比, 该组合模型具有较高的预测精度.     

基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测

煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数（RBF）神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2．02％,     

广义累加灰色预测控制模型的性质及优化

对广义累加灰色预测控制模型进行了深入研究,发现该模型实际上是GM（1,1）模型、阶段模型、跳跃模型、非等间隔模型等的统一形式;然后研究了初始点的变化对模型参数及预测值的影响,利用矩阵分析推导了它们之间的数量关系;提出了利用广义累加生成矩阵中元素的优化、初始点的优化、初始条件选取的优化对广义累加灰色预测控制模型进行组合优化的方法. 最后利用经典的“电视机销售问题”进行了实例分析,验证了组合优化方法的有效性.     

基于信息融合和改进UGM(1,1)模型的故障预测

针对故障预测中存在数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、数据量小等问题,借鉴信息融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于信息融合和改进不等时距灰色模型(improved unequal interval grey model, IUGM)的预测方法。首先,运用一元二次非线性回归思想建立不等时距灰色预测模型,并通过初始值改进、残差修正和新陈代谢相结合的方式对模型进行改进;然后基于加权思想提出隶属度加权法,以确定特定个体和同类产品的隶属度权值;最后基于加权思想和IUGM(1,1)模型建立特定个体的故障预测模型。实例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于灰色相关向量机的故障预测模型

针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机（relevance vector machine, RVM）故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型（discrete grey model, DGM）,以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。     

基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测

针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法.首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理；其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型；然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型；最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值.仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测.     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

基于灰色时序组合模型的产品实时寿命预测方法

针对产品性能退化数据样本个数少、退化轨迹存在非线性与随机性的特点,提出了一种灰色时序组合模型对产品的退化轨迹进行建模并实时预测个体寿命。首先,采用灰色系统GM(1,1)模型和时间序列AR(p)模型分别对同类产品退化数据中的趋势项与随机项进行预测,构造灰色时序组合预测模型来建立同类产品的退化轨迹。然后,根据K均值聚类理论计算特定个体与同类产品退化轨迹的相似度权值,通过加权同类产品的退化轨迹来获得特定个体的退化轨迹;最后,通过个体实测退化数据更新退化模型并实时预测寿命。将本文方法用于某电子产品的寿命预测中,试验结果验证了该方法的准确性与有效性。     

灰色绝对关联度组合预测模型的性质研究

组合预测能够充分利用各种不同的预测方法所提供的信息,以适当加权的形式得出组合模型,同时由于组合预测模型更关心某种预测信息的权重,从而使得预测问题所利用的信息更充分,更完备,模拟精度也更高。将灰色绝对关联分析应用到组合预测中,提出了基于灰色绝对关联度的组合预测模型,并在此基础上给出了灰色绝对关联优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出了灰色绝对关联组合预测是非劣性组合预测及优性组合预测的一个充分条件,得出了冗余预测的判定定理。算例分析表明该方法是合理有效的。     

考虑合成灰数灰度性质的改进区间灰数预测模型

基于核和灰度的区间灰数预测模型,初步解决了区间灰数序列预测问题,但模型中灰度预测值的确定方法存在不足,且模型不支持误差分析。提出了合成灰数灰度的定义及其性质,据此分析了模型存在的问题,并建立灰度序列的预测模型实现灰度预测,以代替原有模型中灰度预测值的确定方法,从而改进和完善了原有区间灰数预测模型。改进模型从核和灰度两个方面同时发掘区间灰数序列的内蕴信息与发展趋势,克服了原有模型存在的不足,且支持误差分析和精度检验。算例表明了改进模型的有效性和可用性。     

基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型及应用

在处理预测问题时,常有原始数据为区间数组成的随机波动性较大的区间数列的状况。为进一步提高区间灰数预测精度,提出基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型。该方法以区间灰数核序列为依托建立预测模型,实现区间灰数核的预测;又根据“灰度不减公理”,由灰数核为中心延伸得出区间灰数的上下界;在保持区间灰数独立完整的前提下,构建了区间灰数预测模型,在此基础上用马尔可夫预测模型修正预测结果。该模型在航空货运量的趋势预测中显示马式链修正结果较区间灰数预测数据呈低估状态。结果有助于加强市场参与者对航空货运市场的宏观认识,并为经济决策行为提供参考。     

多态系统可靠性分析广义灰色贝叶斯网络模型

针对多态系统可靠性分析过程中部件和系统的故障状态难以准确界定、故障逻辑关系难以精确测度等问题,基于模糊数学和灰色系统理论提出了一种广义灰色贝叶斯网络模型。该模型首先运用含有区间灰数的模糊子集表征部件所处的故障状态;然后通过运用区间灰数表示系统故障发生的条件概率表征多态系统复杂多样的故障逻辑关系;最后基于贝叶斯网络推理算法和区间灰数运算规则,给出系统处于不同故障状态的概率和部件重要度等可靠性特征信息,为不确定条件下的多态系统可靠性分析提供了完整的解决方案。通过对某民航飞机的可脱离应急跟踪设备的案例研究,表明了所提模型的可行性。     

基于数据融合和改进MUGM(1,m,w)的导弹装备故障预测

针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi variables metabolism unequal interval weighted grey model, IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。     

Prediction model of interval grey number based on DGM（1,1）

In grey system theory, the studies in the field of grey prediction model are focused on real number sequences, rather than grey number ones. Hereby, a prediction model based on interval grey number sequences is proposed. By mining the geometric features of interval grey number sequences on a two-dimensional surface, all the interval grey numbers are converted into real numbers by means of certain algorithm, and then the prediction model is established based on those real number sequences. The entire process avoids the algebraic operations of grey number, and the prediction problem of interval grey number is usefully solved. Ultimately, through an example’s program simulation, the validity and practicability of this novel model are verified.     

三参数区间灰数排序及其在区间DEA效率评价中的应用

定义了三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的概念,给出了两类典型的三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的代数表达式。提出了一种基于相对优势度的三参数区间灰数的排序方法,并应用于变量为三参数区间灰数数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,用算例验证了其有效性。     

设备部件延寿的灰色多指标畸变预测模型

针对设备部件延寿预测问题，首先，提出了上下限两种异常畸变指标，并给出灰色多指标延寿畸变预测模型的架构图和延寿预测示意图。其次，运用灰色系统方法分别构建了两阶段灰色预测模型，在第一阶段构建了灰色上下限畸变预测模型，得到下一次发生畸变的日期；在第二阶段构建了GM(1,1)模型，对设备部件延寿以及上下限指标的异常值进行预测。同时，对模型的预测精度进行检验和分析，并根据模型的预测结果确定了设备部件延寿的时间。最后，以半导体制造业设备靶材延寿为实际应用案例，验证了该模型的有效性和可行性，为合理制定部件的最优维护更换时间以及对降低企业运维成本具有重要指导意义。     

Novel combinatorial algorithm for the problems of fuzzy grey multi-attribute group decision making

To study the fuzzy and grey information in the problems of multi-attribute group decision making, the basic concepts of both fuzzy grey numbers and grey interval numbers are given firstly, then a new model of fuzzy grey multi-attribute group decision making based on the theories of fuzzy mathematics and grey system is presented. Furthermore, the grey interval relative degree and deviation degree is defined, and both the optimistic algorithm of the grey interval relational degree and the algorithm of deviation degree minimization for solving this new model are also given. Finally, a decision making example to demonstrate the feasibility and rationality of this new method is given, and the results by using these two algorithms are uniform. Keywords: multi-attribute group decision making, fuzzy grey number, grey interval relational degree, deviation degree.     

区间灰数的灰色变权与定权聚类模型

针对观测值为区间灰数的灰色聚类问题, 通过构建区间灰数集上的积分均值函数, 将实数域上单一观测值的白化权函数推广到观测值为区间灰数的情形, 并给出了上限、适中、下限测度白化权函数的区间灰数形式, 进而建立了区间灰数的灰色变权、定权聚类模型, 并开发了该模型的人机交互式界面软件. 最后将该模型应用于高校教师工作绩效评估, 说明了该方法的有效性和实用性.