基于关联分析广义回归神经网络模型在艺术陶瓷定价中的应用

通过提取对陶瓷企业定价的影响因素,采用了灰色关联度分析法,构造了陶瓷企业定价的评价模型,得到了各个因素之间的灰色关联度,从而确定各因素对陶瓷企业定价影响的关键因素,结合广义回归神经网络模型,采用组合输入向量建立陶瓷定价的组合广义回归神经网络预测模型.实例表明:模型比其它模型的预测值更加精确,并且算法能应用到其它数据处理中,具有较广泛的适应性.     

基于修正邓氏灰色关联度的设备费用影响因素分析

针对武器装备数据多为小样本情况,采用灰色关联度对其研制生产费用影响因素的确定,针对灰色关联度不能处理负相关和组合相关的问题,提出应用普通相关和逐步回归对灰色关联度结果进行修正,实例分析表明处理结果更符合实际情况.     

一种新的病毒图像分类方法

提出了一种新颖的病毒图像分类方法.该方法主要利用PCANet提取病毒图像的特征,从而达到提高分类正确率的目的.首先,利用双三次插值对实验数据进行预处理.然后,利用PCANet提取病毒图像的特征.最后,采用支持向量机进行分类.实验表明,该方法极大地提高了病毒图像的平均分类正确率.     

基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测

选用平顶山市2005—2009年各空气污染物浓度作为原始数据序列,建立灰色马尔科夫预测模型,对未来10年的污染因子浓度进行预测.模型检验结果表明:均方差比值和小误差概率均为一级;运用灰色关联分析法计算各污染物原始数据序列与预测数据序列之间的关联度,定量描述灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测的精确度,平均精度达到99.9%,表明灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测有很高的实用性.     

基于属性关联的灰色变权方法

针对属性间关联的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联变权的多属性决策方法.采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵,采用阈值原则对矩阵标准化,得到有效关联矩阵,然后对属性的权重进行调整,得到更加合理的属性权重分配,使多属性决策理论更加合理.通过算例分析,验证了方法的有效性.     

角度化灰色T型关联度模型及应用研究

通过对现有灰色关联度模型及算法的分析,首次提出了角度化灰色T型关联度模型。在分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出了相关灰色关联系数和灰色关联度的计算方法。角度化灰色T型关联度模型不仅能够反映序列的正负相关关系,并且满足对称性、唯一性、可比性和规范性等性质。最后,通过实证分析证明了该模型的实用性和有效性。     

基于优化的灰色马尔可夫内蒙古电力需求预测模型

针对电力需求随机性和波动性的特点,建立优化的灰色马尔可夫预测模型.利用该模型,对内蒙古自治区2006-2015年的电力消费数据,进行数值模拟.使用三种检验方法:残差、关联度和后验差对结果进行检验.实验结果表明:平均相对残差达到1.0%,关联度满意,后验差预测等级为好.在此基础上,对内蒙古未来五年的电力需求进行预测,并提出建议与对策,对内蒙古制定可行的电力发展规划方案具有参考价值.     

具有时滞和周期特征的短时交通流灰建模及其应用

针对短时交通流的延迟性、随机性和周期性特征,采用灰关联分析和分数阶累加生成方法建立了带时滞和周期特征的分数阶累加灰色新模型.针对短时交通流的延迟性,将短时交通流数据拆分成参考时间序列和对应的比较时间序列,进行关联度分析,得到计算时滞值的方法.针对短时交通流的随机性和周期性,利用分数阶累加生成方法,并引入tan(kp)为发展系数,sin(kp)为输入变量,建立了短时交通流的分数阶GM(1,1|tan(kp),sin(kp))模型,给出了模型参数的最小二乘估计和周期性参数与分数阶阶数的优化求解算法.最后将模型应用于长沙市芙蓉区某交叉路口的交通流建模及预测中,并与常规的五种模型进行了对比分析,结果表明,模型能较为准确地反映交通流的实际情况,且有较高的预测精度和较为稳定的结果.     

灰色T型关联度的改进与实证

对现有的灰色T型关联度进行分析,并发现其中的优点与不足,通过综合两种模型的优点,从而提出改进的灰色T型关联度模型,改进过后的模型弥补了原来模型的不足.还对关联度的性质进行了讨论,并在最后进行了实证分析,以加强该模型的可信度.序列通过初值化处理后,再进行关联度计算,结果显示改进后的T型关联度具有有效性、可靠性和可行性.     

主客观组合赋权的灰色决策模型及其在消费者决策中的运用

现实中许多抽象系统的数值并不能精确地得到,在多属性决策过程中,其属性值多以模糊数或者区间灰数的形式表示,属性权重也受到主观因素和客观因素的影响,针对此类问题,以属性值为区间灰数的多属性决策问题为出发点,采用主客观结合的赋权方式,提出了基于区间距离的灰色相对关联度分析方法,构建了灰色决策模型,并通过消费者决策实例进行了分析,模型是对传统灰色决策模型的拓展,具有更广泛的应用性和实用性.