灰色预测模型的进一步拓广

一、引言 文献[2]中提出了用对数函数对原始数据列{x~((0))(k)}进行变换,提高了离散数据的光滑度,从而拓宽了灰色预测模型的应用范围。文献[2]还给出了预测全国电视机产量的结果,并使这个预测结果的平均误差由不作变换进行预测的263.16％减少到23.6％。 提高灰色预测精度关键在于增加数据列的光滑性。为此,笔者提出用幂函数对原始数据{x~((0))(k)}进     

离散灰色模型的拓展及其最优化求解

目的:探讨灰色预测模型中不同的迭代初始值点对模型的影响及其解决方法,探讨非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;方法:采用理论证明和图形分析相结合的方法,比较迭代初始值分别为始点、中间点和终点三种不同形式对离散灰色模型的影响,构建新的灰色预测模型和参数求解公式;结果:迭代初始值的不同确实对离散灰色模型的模拟和预测产生影响;构建了优化离散灰色模型和无约束参数求解公式,建立了非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;结论:新建立的优化灰色模型解决了迭代初始值点的不同对模型的影响问题,可以取代GM(1,1)模型和离散灰色模型进行模拟和预测,离散灰色模型得到了拓展,应用于非齐次指数增长序列的情形.     

基于分数阶累加的离散灰色模型

针对灰色预测模型为什么适用于“小样本”建模的问题进行了研究. 以离散灰色模型为例,利用最小二乘问题解的扰动理论证明了灰色一阶累加方法在扰动相等的情况下,原始序列样本量较大,解的扰动界较大; 样本量较小,解的扰动界较小. 为了使离散灰色模型解的扰动界变小,本文提出了分数阶累加离散灰色模型. 实例说明分数阶累加离散灰色模型的实用性.     

离散GM(1,1)模型与灰色预测模型建模机理

GM(1,1)模型中,从离散形式到白化形式的转变,以及GM(1,1)模型预测稳定性问题,一直困扰着灰色系统理论的研究者.本文以此为研究出发点,从由离散到离散的角度解决这一理论问题,建立了离散灰色预测模型(称DGM(1,1)模型),并对其与原GM(1,1)模型的关系做了深入研究,找出了原模型预测不稳定的原因,利用麦克劳林公式展开对这些原因做全面解释,最后用纯指数序列验证DGM(1,1)模型预测的无偏性,研究结果表明,可以将本文建立的DGM(1,1)模型作为灰色预测模型的精确形式,而原模型作为近似形式加以使用.     

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。     

#br# 分数阶反向累加离散灰色模型及其应用研究

为了减小离散灰色预测模型解的扰动界,增加模型的解的稳定性,并且充分利用系统的新信息,提出了分数阶反向累加离散灰色模型。通过数学推导,给出了模型具体的计算公式,并计算了其扰动界。通过比较一阶反向累加离散灰色模型和分数阶反向累加离散灰色模型扰动界的大小,证明了分数阶反向累加离散灰色模型的优越性。最后,将其应用在某型号武器系统的储存可靠性的预测中,计算结果优于传统灰色预测模型,预测精度有了大幅度提高,从而拓展了灰色预测模型的理论研究和实际应用范围。     

优化的GM(1,1)模型及其在农村劳动力转移预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点。在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数C,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中X(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型。最后,以河南省农村劳动力转移预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测。表1,参7。     

广义离散灰色预测模型及其应用

基于离散灰色预测模型提出了广义离散灰色预测模型(GDGM(1,1)模型),它包含了常见的齐次与非齐次指数序列模型,一次累加抛物型自回归模型,以及一次累加时变线性模型;证明了对四类特殊序列具有模拟完全重合性;研究了在数乘变化下模型参数与模拟值的变化规律以及相对误差的不变性;给出了模型建模步骤及其方法,通过实例对DGM(1,1)模型,NDGM(1,1)模型,CDGM(1,1)模型,TDGM(1,1)模型,NHGM(1,1,k)模型,GM(1,1)直接建模模型以及本文模型的模拟预测效果进行了比较,结果表明GDGM(1,1)模型能够提高预测模拟精度.     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

一类离散灰色模型及其预测效果研究

GM(1,1)模型是灰色系统理论中最重要的内容之一,针对该模型在预测时出现的预测精度问题进行讨论,进而建立了新的离散灰色模型:始点固定离散灰色模型(SDGM)和终点固定离散灰色模型(EDGM),运用大量的数据模拟和预测,将新建立的2个模型和GM(1,1)模型的进行效果比较,发现新建立的2个模型均比GM(1,1)模型有更高的模拟精度和预测精度.     

灰色模型GM(1,1)优化探讨

研究了在建立灰色模型 GM( 1 ,1 )时 ,原始数列中每个数同减一个常数 2 β对模型中参数 a,u的影响 ,并在线性最佳拟合意义下 ,找到了使 GM( 1 ,1 )模型最优时的常数β .     

基于R/S分析的水资源预测

根据水资源丰枯变化的历史和实测资料 ,利用 R/ S分析的原理和方法 ,计算了 H指数 ,建立了 R( i) / S( i)与 i的关系式 ,对水资源的丰枯变化趋势进行了预测分析 ,结果较好 ,因而是水资源预测的一条比较有效的途径     

连通、几乎局部连通无爪图是完全圈可扩的

设Ｇ是一个图,Ｂ ＝ ｛ｖ ∈Ｖ（Ｇ）｜〈Ｎ（ｖ）〉不连通｝．如果Ｂ是独立集,并且ｖ ∈Ｂ,ｕ ∈Ｖ（Ｇ）, 使〈Ｎ（ｕ） ∪｛ｕ｝〉连通,则称Ｇ是几乎局部连通图．本文证明：连通、几乎局部连通无爪图是完全圈可扩的．     

受限p-中心的并行迭代算法

提出了受限 p-中心的多项式时间并行迭代算法 ,分析了这些算法的计算复杂性 .计算实例表明所提出的算法简洁有效 .本文的算法还可以对其它关于受限 p-中心及 p-中心的启发式算法和近似算法进行补充 ,以此为基础容易获得相应的 Tabu Search算法和遗传算法 .     

递阶流率控制模型在流程工业生产系统中的应用研究

研究了由一套不可靠装置组成的流程工业生产系统的最优生产控制策略，该系统能生产多种产品，但在同一时刻只能生产一种产品，并且当装置由生产一种产品向生产另一种产品切换时，需要考虑stup时间及其成本。通过引入新的状态变量和目标泛函的积分上限，构造了新的递阶控制模型来逼近原始问题。并对系统中惩罚系数$C_i^+(C_i^-)$对最优控制策略的影响进行了讨论。     

推广的M~x/G(M/G)/1(M/G)可修排队系统(Ⅱ)—— 一些可靠性指标

进一步研究推广的MxG(MG)1(MG)可修排队系统,讨论了服务台如下的可靠性问题:1)在时刻t失效的概率,即不可用度;2)在“服务员忙期”内的失效次数;3)在(0,t]内的平均失效次数及其渐近展开;4)在“服务员忙期”内的失效时间;5)在(0,t]内的平均失效时间及其渐近展开,得到一系列结果,并给出了便于计算(0,t]内的平均失效次数和平均失效时间的近似式     

Asymptotic Normality of Maximum Quasi-Likelihood Estimators in Generalized Linear Models with Fixed Design*

In generalized linear models with fixed design, under the assumption λ↑_n→∞ and other regularity conditions, the asymptotic normality of maximum quasi-likelihood estimator ^↑βn, which is the root of the quasi-likelihood equation with natural link function ∑i=1^n Xi（yi -μ（Xi′β）） = 0, is obtained, where λ↑_n denotes the minimum eigenvalue of ∑i=1^nXiXi′, Xi are bounded p × q regressors, and yi are q × 1 responses.     

面向C-RAN的群稀疏线性预编码

云无线接入网络（cloud radio access network,C-RAN）是一种能够集中处理信号的网络架构。C-RAN能够通过算法动态选择无线电单元（remote radio head,RRH）来调整用户通信速率。而通信速率作为用户服务质量（quality of service,QoS）的关键部分,当参与服务的RRH越多时,用户的通信速率更大且体验更好,但同时所带来的能源损耗越大,因此本文研究通信速率和功率消耗二者之间的权衡关系。提出一种优化算法,将权衡问题建模成一个单目标优化模型,通过权衡系数来协调速率和RRH激活个数之间的矛盾。为了解决$\ell_0$-范数的非凸问题,本文使用重复加权$\ell_1$-范数去近似$\ell_0$-范数,同时使用加权最小均方误差（weighted minimum mean square error,WMMSE）的方法将通信速率从非凸问题转换成一个凸问题,最后使用改进的次梯度法对预编码矩阵进行更新。仿真结果证明该算法减少了时间复杂度,同时达到了与穷举法相近的性能。     

正态分布下产品可靠性抽样检验方案——方差未知综合双侧情形

在综合双侧规格限下研究方差未知的正态分布产品可靠性抽样检验方法 .检验统计量取为不可靠度 p的极大似然估计 p.当 p小时 ,p的分布基本上仅依赖于 p ,对 p分解为下侧不可靠度和上侧不可靠度的依赖轻微 .因此 ,利用单侧规格限下的抽样检验方案近似地导出综合双侧规格限下的抽样检验方案 .随机模拟结果表明 ,给出的近似方法是有效的 ,抽样检验方案是合理的 .此外 ,检验统计量 p的表达式较简单.     

三标度法在群体判断和Fuzzy判断中的应用

在 AHP三标度法排序的基础上 ,定义了方案 Ai在第 k位的隶属度 ,给出一种群体排序方法 ,同时利用三标度法也给出一种构造模糊一致性矩阵的方法.