IOWHA算子及其在组合预测中的应用

在有序加权平均(OWA)算子概念的基础上,提出有序加权调和平均(OWHA)算子及诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子的概念,讨论它们的一些性质。同时指出现有的加权调和平均组合预测方法存在赋权的缺陷,建立新的基于IOWHA算子的组合预测模型,给出了IOWHA权系数的确定的数学规划方法。最后实例分析表明该模型能有效提高组合预测精度。     

关于弱化缓冲算子的研究

通过对缓冲算子的研究,构造了几何平均弱化缓冲算子GAWBO、加权平均弱化缓冲算子WAWBO、加权几何平均弱化缓冲算子WGAWBO等若干个具有普遍意义的实用弱化算子,并研究了其特性及各种弱化缓冲算子之间的内在关系,从而使序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过缓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得到有效解决。     

具有不同偏好网络结构的群体评价信息集结方法

以评价者为节点,评价者之间偏好相似性测度为连接的网络为群体偏好网络,讨论了评价群体在偏好网络均衡状态时3种不同网络结构(星形网络、闭链结构和完整网络)的群体评价信息集结方法,将具有网络结构信息的节点数据转化为平面数据,提出了平面密度加权平均算子和平面密度加权几何平均中间算子。给出了平面数据的划分方法及平面密度算子的趋同性测度,并将算子应用于各网络结构的评价群体评价问题。     

基于二元联系数的信息不完全的群决策方法

对准则值为二元联系数而准则权重信息不完全确定的群决策问题进行了研究。定义了二元联系数及其期望值、均方差等概念,利用期望—方差准则给出了一种对二元联系数进行比较和排序的方法;给出了几种二元联系数信息集成的几何算子,包括二元联系数加权几何(BCNWG)算子、二元联系数有序加权几何(BCNOWG)算子和二元联系数混合几何(BCNHG)算子;在群体决策情形下,提出了一种基于二元联系数的信息不完全的群决策方法。该方法利用BCNWG算子和BCNHG算子对二元联系数准则值进行集成;利用二元联系数准则值的方差和准则权重的随机性,通过建立优化模型确定最优准则权重;利用二元联系数的比较规则对决策方案进行排序和择优。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法及其应用

交互式群体评价的一个难点问题是评价信息的集结问题,而国内较少有文献从信息集结算子的角度进行探讨,针对这种不足,同时考虑到信息分布密度是交互式群体评价信息集结的一个重要特征,本文提出了一种基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法。提出了交互密度算术加权算子(IDWA)与交互密度几何加权算子(IDWGA)两种新的算子,并对新算子的相关性质进行了分析,同时介绍了IDWA和IDWGA算子加权向量(即密度权向量)的确定方法。最后将该方法进行了运用。文章对交互式评价信息集结问题提供了一种新的研究思路。     

施工项目成本动态测算系统研究

本文根据施工项目成本测算特点,提出利用加权几何平均组合预测模型预测资源价格,确定成本测算基数,同时考虑项目经理部的管理能力和施工中可能遇到的风险,建立施工项目成本动态测算模型,形成较全面的、动态的施工项目成本测算系统.     

基于区间灰色不确定语言的多准则决策方法

定义了区间灰色不确定语言及其运算法则和距离公式。拓展了连续区间数据的OWA(C-OWA)算子,提出了基于区间灰色不确定语言的有序加权C-OWA(IGULOWC-OWA)算子,并对其性质进行了分析。针对准则权重已知而方案的准则值为区间灰色不确定语言的多准则决策问题,提出了一种基于IGULOWC-OWA算子的多准则决策方法。该方法通过对各方案在各个准则下的评价值进行转换,将区间灰色不确定语言转化为不确定语言,然后,利用集结算子计算出各个方案的综合准则值,进而得出各方案的排序。最后通过算例表明了方法的可行性和有效性。     

区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究

基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

基于PLS的变权重组合预测方法

在目前研究较多的组合预测模型中加权系数是不变的.事实上,假定加权系数为常数,组合预测模型并不能很好地反映预测方法的有效性.基于以上事实,本文提出基于PLS的变权重组合预测方法,利用偏最小二乘回归方法求得组合预测的权重函数.最后通过实例分析验证了方法的有效性.     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.     

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性，从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数（HTFN）给出的供应商的选择问题，本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先，针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论，分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均（HTFGBM）算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均（HTFGWBM）算子，同时分别研究了算子的幂等性，置换不变性，单调性和有界性等性质。其次，基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型，结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明，通过调整模型参数，模型具有一定的延展性和容错能力，能够很好的进行科学决策。     

基于对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子的多属性决策方法及其应用

针对需要同时考虑变量隶属度、非隶属度以及关联性的融合问题，本文将对偶犹豫模糊集与Heronian平均算子相结合，定义了对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子和对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子，讨论了新算子的一些优良特性，包括幂等性、置换不变性、有界性、单调性等性质，并针对属性值为对偶犹豫模糊语言信息关联系的多属性决策问题，建立了基于对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子的多属性决策模型，基于所定义的算子和建立的数学模型，提出了一种新的基于对偶犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。最后，通过多属性决策算例验证了方法的有效性和可行性。     

基于动态模型平均的大豆期货价格预测研究

针对大豆期货价格波动的复杂性及影响因素的多元性，本文将动态模型平均理论引入大豆期货价格分析与预测研究中，通过动态选择解释变量和系数时变程度，在有效控制模型和系数不确定性的同时，最大限度综合利用大豆期货市场内外部信息，以提高大豆期货价格预测准确度。具体的，本文提出一套基于动态模型平均理论的大豆期货价格影响因素与预测分析框架，从期货市场和经济环境等两方面准确地识别出大豆期货价格影响因素的时变特征，进而构建大豆期货价格预测模型，并通过预测误差指标和Diebold-Mariano检验法评估其与基准模型的预测能力。研究结果表明，动态模型平均理论在有效剖析大豆期货价格影响因素的时变特征的同时，能明显提升大豆期货价格预测准确度。     

Water Quality Failures in Distribution Networks—Risk Analysis Using Fuzzy Logic and Evidential Reasoning

The evaluation of the risk of water quality failures in a distribution network is a challenging task given that much of the available data are highly uncertain and vague, and many of the mechanisms are not fully understood. Consequently, a systematic approach is required to handle quantitative-qualitative data as well as a means to update existing information when new knowledge and data become available. Five general pathways (mechanisms) through which a water quality failure can occur in the distribution network are identified in this article. These include contaminant intrusion, leaching and corrosion, biofilm formation and microbial regrowth, permeation, and water treatment breakthrough (including disinfection byproducts formation). The proposed methodology is demonstrated using a simplified example for water quality failures in a distribution network. This article builds upon the previous developments of aggregative risk analysis approach. Each basic risk item in a hierarchical framework is expressed by a triangular fuzzy number, which is derived from the composition of the likelihood of a failure event and the associated failure consequence . An analytic hierarchy process is used to estimate weights required for grouping noncommensurate risk sources. The evidential reasoning is proposed to incorporate newly arrived data for the updating of existing risk estimates. The exponential ordered weighted averaging operators are used for defuzzification to incorporate attitudinal dimension for risk management. It is envisaged that the proposed approach could serve as a basis to benchmark acceptable risks in water distribution networks.     

基于向量夹角余弦的组合预测模型的性质研究

基于向量夹角余弦的组合预测是一种相关性的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新途经.针对基于向量夹角余弦准则下组合预测模型,研究它的基本结构特征.首先提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念.然后探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并给出冗余信息的判定定理.最后进行实例分析,表明该方法有较大的实际应用价值.     

基于漂移度的组合预测方法研究

由于不同的预测方法能够提供不同的有用信息,其预测精度往往也存在差异,为了分散预测的风险,采用组合预测方法。本文首先提出相容方法集和互补模型集,然后在对不同单一预测模型的漂移性和互补性研究的基础上提出了基于漂移度的组合预测模型,为组合预测模型研究提供一种新的思路。最后通过实例来说明基于漂移度的组合预测模型能够提高样本期预测精度和外推预测精度及实际应用的有效性。     

The use of OWA operator weights for cross-efficiency aggregation

Cross-efficiency evaluation is an effective way of ranking decision making units (DMUs) in data envelopment analysis (DEA). Existing approaches for cross-efficiency evaluation are mainly focused on the calculation of cross-efficiency matrix, but pay little attention to the aggregation of the efficiencies in the cross-efficiency matrix. The most widely used approach is to aggregate the efficiencies in each row or column in the cross-efficiency matrix with equal weights into an average cross-efficiency score for each DMU and view it as the overall performance measurement of the DMU. This paper focuses on the aggregation process of the efficiencies in the cross-efficiency matrix and proposes the use of ordered weighted averaging (OWA) operator weights for cross-efficiency aggregation. The use of OWA operator weights for cross-efficiency aggregation allows the decision maker (DM)’s optimism level towards the best relative efficiencies, characterized by an orness degree, to be taken into consideration in the final overall efficiency assessment and particularly in the selection of the best DMU.     

基于Heronian平均算子的Pythagorean模糊不确定语言决策方法

针对评价信息为Pythagorean模糊不确定语言数、属性权重未知且属性间相互影响的多属性决策问题,提出一种基于灰色关联法和Heronian平均算子的决策方法。首先,提出Pythagorean模糊不确定语言Heronian平均（PFULHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言几何Heronian平均（PFULGHM）算子,并证明其满足幂等性、单调性、有界性及可交换性。考虑到属性权重之间重要程度的差异,定义了Pythagorean模糊不确定语言加权Heronian平均（PFULWHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言加权几何Heronian平均（PFULWGHM）算子。其次,将灰色关联法运用到Pythagorean模糊不确定语言环境中求解属性权重。最后,提出基于PFULWHM算子和PFULWGHM算子的决策方法,并通过算例分析说明本文提出方法的有效性。