基于区间数距离的IGOWLA算子的区间型组合预测模型

在用区间数描述不确定现象的预测问题中,由于每种单项预测方法在各个时点处的精度不同,定权区间型组合预测模型存在权重固定不变的不足.本文引入诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子,以区间数距离作为最优准则,构建一种基于区间数距离的IGOWLA算子的变权区间型组合预测模型.实证分析结果显示,本文所构建的区间型组合预测方法可提高预测精度,是一种有效的优性的组合预测方法.     

基于区间相离度及GIOWA算子的区间型组合预测方法

为了提高区间数的预测精度,以预测精度作为诱导值,区间相离度作为最优准则,通过广义诱导有序加权平均(generalized induced ordered weighted averaging,GIOWA)算子集结数据,提出了一种基于区间相离度及GIOWA算子的区间型组合预测方法.实例验证表明,该方法的预测精度优于各单项预测方法.通过对参数进行灵敏度分析,得到参数变化对组合预测最优解及预测精度的影响.     

基于IGOWMA算子的变权系数区间型组合预测模型

为了保持区间数内部的整体性及提高区间数的预测精度,提出了一种将改进相关系数和诱导广义有序加权多重平均(IGOWMA)算子相结合的区间型组合预测方法.该方法首先将区间数进行转化,以等价信息的中心和半径来表示区间数; 然后以预测精度为诱导因子,构建IGOWMA算子; 最后选取改进后的Pearson相关系数作为最优准则来建立多目标非线性规划模型,并通过引入偏好系数将模型转化为单目标规划模型.实例验证证明,该区间型组合预测模型不仅能够保证区间数内部的整体性,而且其预测结果显著优于文献中的3种单项预测方法和1种组合预测方法.对模型的参数进行灵敏度分析显示,参数λ的取值对模型的权系数、最优目标函数值以及误差指标有较明显的影响,偏好系数α则对模型的影响较小.上述结果表明,该组合预测方法能有效提高预测精度,可应用于区间数的模糊预测中.     

基于连续有序加权平均算子的区间组合预测

将连续的有序加权平均算子与诱导的有序加权平均算子相结合运用到区间组合预测问题中,首先定义了基于连续区间有序加权平均算子的区间预测相对误差、预测精度和非劣性组合预测等概念,其次以区间组合预测误差平方和为准则建立了基于连续区间有序加权平均算子的区间组合预测模型。在该模型下,进一步讨论了区间组合预测模型的性质和求解方法。最后给出了实例分析,表明该区间组合预测方法有效。     

基于IOWA算子的区间组合预测方法

针对预测值与实际值都以区间数形式给出的组合预测问题,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子,提出了以区间中心位置误差平方和与区间长度误差平方和的凸组合为准则的区间组合预测模型,给出了确定Ⅰ-OWA算子区间组合预测模型权系数的数学规划方法,实例分析表明,该模型能有效提高区间组合预测精度.     

基于区间数收益率的投资组合选择模型

为研究收益率为区间数的投资组合问题,根据证券历史数据的最高价、最低价和开盘价计算得到证券收益率的区间数估计值,基于绝对偏差风险函数、区间数的期望值算子和距离概念建立了一个投资组合的线性规划模型,从而得到最优投资组合决策.通过实例说明该方法的有效性.     

基于IGOWLA算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型

为了提高区间型数据的预测精度,构建了一种基于诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型.首先将传统的区间数转化为三元区间数,然后利用IGOWLA算子对三元区间数进行集结,最后选取三元区间数相似度作为相关性指标构建模型.实例分析表明,该模型能有效地提高区间型数据的预测精度,是一种优性组合预测模型.另外,通过分析模型中的参数λ, 给出了参数λ的最优取值范围.     

一类诱导广义有序加权对数的连续区间有序加权调和平均算子及其应用

结合连续区间有序加权调和平均(C-OWHA)与诱导广义加权对数平均(IGOWLA)两类算子,提出了一类诱导广义有序加权对数的C-OWHA(IGOWLC-OWHA)算子.以改进的Theil不等系数为相关性准则,构造了一种基于IGOWLC-OWHA算子的区间组合预测模型.算例分析表明,该模型能有效提高预测精度.     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量

利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在区间直觉模糊近似空间中定义一对新的区间直觉模糊上、下近似算子,将模糊粗糙隶属函数的定义推广到了区间直觉模糊集的粗糙隶属函数;然后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的熵;进而解决了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量问题,并讨论了度量的一些相关性质,以此说明定义的合理性.     

基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法

针对属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出一种基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法.该方法利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)集成算子对区间数属性权重进行处理,利用组合的连续区间数据有序加权几何(CC-OWG)集成算子对区间数属性值进行集成.最后,以实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

能源消费组合预测模型的优化

分析传统能源消费组合预测模型的赋权方式,针对存在的缺陷,利用IOWA算子,优化能源消费组合预测模型,并通过实证验证了该模型的有效性。     

基于IOWGA算子的组合预测方法及其应用

针对汽车配件需求量的预测进行了预测模型的建立、选择并优化．特别是将灰色预测和神经网络预测与IOWGA算子相结合,提出了以对数误差平方和为准则的基于IOWGA算子的组合预测方法,从而提高了预测的精度。将该方法用于汽车配件需求预测取得了较好的效果,说明了算法的有效性．     

高速铁路软土路基沉降预测

通过实测资料分析了高速铁路堆载预压软土路基沉降规律,其沉降发展过程可分为填筑阶段—恒载阶段—堆载预压阶段—卸载阶段,沉降曲线与S形成长曲线类似.利用最小二乘法,以组合模型的误差平方和最小为目标函数来确定最优加权系数,建立了加权组合预测模型.采用Origin软件分别拟合Gompertz曲线和Logistic曲线,基于组合模型思想求得加权系数,进而求得组合模型预测值.研究结果表明,加权组合模型能吸收不同单一预测模型的优点,其预测精度比单一模型更高.     

实时定量降水预报初探

通过引用云物理学中新的研究成果，对ＧＢ模型进行了改进．采用接近实际观测资料的凝结水粒数浓度分布，推导出了新的地面降雨量公式．通过引入时间积分方程，推导出了一组较为精确的实时预报、校正方程．分别用湖北省境内３个国家基准气候站的暴雨资料对实时降水预报模型进行了检验，获得了满意的结果     

基于贝叶斯方法的实时洪水校正模型

简述了实时洪水校正方法的研究进展,提出并建立了基于贝叶斯方法的实时洪水校正模型. 该模型用先验分布考虑水文资料的不确定性,用似然函数描述模型结构和参数的不确定性,将两者综合得到预报流量的后验分布. 选用江西省白云山水库的雨洪资料对模型进行探讨与检验,采用可变遗忘因子最小二乘递推算法估计先验分布和似然函数的参数,以后验分布密度函数的均值作为结果发布. 结果表明该法不仅可显著的提高洪水预报精度,还给出预报区间估计值,实现了预报与决策的有机耦合.