调和变权缓冲算子及其作用强度比较

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调, 从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题, 构造了调和变权弱化缓冲算子(VWHWBO) 和调和变权强化缓冲算子(VWHSBO), 研究了该类缓冲算子调节度与可变权重之间的关系, 比较了调和变权缓冲算子与算术变权缓冲算子、几何变权缓冲算子的作用强度, 并探讨了该类缓冲算子的优化问题. 结果表明, 该类缓冲算子对序列的调节度是可变权重的单调增函数, 在控制作用强度方面的灵活性要明显优于传统缓冲算子; 算术变权缓冲算子、几何变权缓冲算子与调和变权缓冲算子的弱化算子和强化算子的作用强度都是依次递减的. 最后, 以我国能源消费总量的预测问题为例验证了调和变权缓冲算子的有效性与优越性, 以及三算子的作用强度.     

新变权缓冲算子的构造方法及其内在联系

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调, 从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题,构造了几类新的变权缓冲算子,探讨了这几类变权缓冲算子的内在联系,揭示了变权强化缓冲与变权弱化缓冲的对应关系,研究了变权缓冲算子调节度与可变权重之间的关系.结果表明,变权缓冲算子对序列的调节度与可变权重同(反) 方向变化,与γ 取值无关, 且现有算术变权缓冲算子和几何变权缓冲算子均是所构造变权缓冲算子的特例.     

变权缓冲算子及缓冲算子公理的补充

基于冲击扰动系统的相关概念,提出了变权缓冲算子的概念,分别构造了变权弱化缓冲算子和变权强化缓冲算子,定义了缓冲算子调节度来反映缓冲算子对原始序列的作用强度,并研究了缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,在此基础上提出了缓冲算子的单调性不变公理.结果表明,可变权重在功能上类似于高阶作用算子,但在控制缓冲算子作用强度方面的灵活性要明显优于高阶缓冲算子.因此,变权缓冲算子有效地解决了在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.     

基于平均增长率的弱化变权缓冲算子及其性质

针对传统缓冲算子不能根据实际问题的需要实现其作用强度的微调,从而导致缓冲算子的作用效果不理想的问题,构造了基于序列平均增长率的新型弱化变权缓冲算子。研究该弱化变权缓冲算子的作用强度与变权系数之间的关系,证明了该变权缓冲算子能够提高序列的光滑性,并基于灰色关联分析与粒子群算法给出了变权系数的智能寻优方法。最后以江苏省民用汽车数量预测问题为例,检验了该弱化变权缓冲算子的有效性。     

季节性弱化缓冲算子的构造与应用EI北大核心CSCDCSSCI

针对现有弱化缓冲算子不能有效处理季节性冲击扰动系统的建模预测问题,本文构造了两类季节性弱化缓冲算子,分别为季节性平均弱化缓冲算子和季节性全信息变权弱化缓冲算子.在此基础上,本文进一步探讨了季节性弱化缓冲算子的缓冲强度与光滑性,发现二者均优于该季节算子所对应的经典缓冲算子.最后,本文基于灰狼算法给出了季节性全信息变权缓冲算子的权重优化方案,并以第二产业季度增加值数据为例证实了季节性缓冲算子的有效性.预测结果表明:对于受冲击扰动的季节性时序数据,本文提出的季节性缓冲算子的适应能力和预测精度显著优于经典缓冲算子;进一步与SARIMA和EMD-ARIMA模型的比较发现,两类季节性缓冲算子的预测精度与EMD-ARIMA模型相当,三者的平均预测相对误差均在3%左右,而SARIMA模型的平均预测误差则高达15.65%.     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．     

弱化缓冲算子作用强度及光滑性比较

针对弱化缓冲算子作用强度和光滑性问题, 提出缓冲率的概念, 比较了加权调和平均算子、加权几何平均算子、加权算术平均算子、加权平方平均算子、及其多阶算子的作用强度大小; 分析了弱化缓冲算子作用强度与光滑性之间的关系, 并加以实例验证. 结果表明, 对于单调递增序列, 加权调和平均算子、加权几何平均算子、加权算术平均算子、加权平方平均算子的作用强度依次增强, 单调递减时依次减弱; 多阶弱化缓冲算子的作用强度随阶数的递增而增强; 弱化缓冲算子的作用强度与光滑性具有内在一致性, 这为弱化缓冲算子光滑性的大小比较提供了新途径.     

动态灰预测模型的缓冲适应性建模方法

提升对数据特征的适应能力是预测建模的关键问题之一.本文融合缓冲算子方法与灰色滚动预测模型构建适应性灰预测模型,即BARGM模型.该方法将原始序列拆分为连续的数据片段,利用缓冲算子和数据片段上的反馈信息调整变权系数.并用GM(1,1)的衍生模型对调整后的片段数据进行逐步建模和外推;缓冲适应性模型相对传统建模方法具有两个特点,即改变灰模型响应式形式的单一性、具有较强的智能化拓展能力:案例研究采用我国能源相关的温室气体排放数据进行建模测试与对比,建模结果显示拟合精度和预测精度均有明显提升,印证了缓冲适应性建模方法的有效性.     

基于单调函数的若干实用强化缓冲算子的构造

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了2类新强化缓冲算子,并将其与谢氏强化缓冲算子进行比较,论证了谢氏强化缓冲算子为新算子的特例,从而大大地拓广了强化缓冲算子的应用范围.对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向.     

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.     

基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型

为提高现行灰色关联模型决策结果的可靠性,将惩罚型变权方法引入到模型指标权重设定中,使各方案指标权重随指标状态值的变化而变化;同时借鉴TOPSIS方法的思想,分别考察各候选方案与正、负理想方案间的关联程度并予以集成;构建了基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型。将其应用于项目评标决策案例,通过与现行方法的对比分析,证明了该模型有助于优选出指标间较为均衡的方案,决策结果更为合理可靠;通过不同惩罚水平下结果的对比分析,表明该模型具有较强灵活性,可以适应不同的均衡决策要求。     

多目标决策中的目标可变权法

多目标决策分析中，最常用的方法是目标加权法，目标权系数通常是由决策者主观确定的。但事实上，目标的权系数还应包含反映目标值所传递的反馈信息量的客观权。本文把两部分权值结合起来形成可变目标权，从而使决策更符合实际决策过程。并用实例说明，该方法实用、可行、有效。     

变权区间数Heronian算子下集群态势觉察一致性评估

无人机集群协同态势觉察一致性是集群协同作战获取信息优势的重要条件,基于此提出了基于变权区间数Heronian算子的集群态势觉察一致性评估方法,用于多种(作战仿真)情况下集群协同态势觉察一致性分析。首先,结合集群协同作战需求,从完备性、准确性等方面对一致性评估指标进行建模;然后,考虑多时刻指标数据的不确定性,构建非线性处理的区间决策矩阵,利用变权理论求取权重;最后,考虑指标的关联性,使用区间数加权Heronian平均算子集结指标数据,利用集结的区间数表征集群态势觉察一致性。结果表明,所提指标及方法可以有效分析集群协同态势觉察一致性。     

弱化缓冲算子对GM(1,1)模型的预测效应及适用性

在GM（1,1）模型预测中,缓冲算子能有效处理含有冲击扰动因素的原始数据,改善模型的预测效果. 本文在系统分析缓冲算子对GM（1,1）预测作用过程的基础上,提出了GM（1,1）模型的预测效应以及缓冲算子适用性的评价准则. 选用典型的6种弱化缓冲算子对河南粮食产量数据分长序列、宽间距序列和短序列三种情况进行了模拟计算分析. 确立了不同算子对GM（1,1）模型预测产生的效应及其适用范围,并选用具有类似特征的其他数据序列验证了研究结果的有效性.     

考虑悬架几何特性及作动器延时的整车模糊控制

利用ADAMS软件建立了整车悬架及转向机械模型,考虑了悬架的几,阿特性,结合变论城模糊控制方法,设计了主动悬架变论域模糊控制器,同时考虑了作动器的延时特性,通过matlab/simulink联合仿真,并与被动悬架模型进行了对比,得出所设计的模糊控制器对汽车的平顺性有较大改善.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。