改进IOWHA算子组合预测模型

针对现有单项预测模型提供信息有限,预测误差大的问题,引用最优加权组合建模理论,将灰色关联度与IOWHA算子相结合,提出一种新的组合预测模型权重确定方法,并应用该权重确定方法构建了一种基于RBF神经网络预测模型和GM预测模型的最优组合预测模型。该模型能够克服传统组合预测方法的两个缺陷：加权平均系数不变和以单一误差指标为准则。利用该组合模型对全国物流需求进行组合预测,并与RBF神经网络模型、GM模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于单项预测模型,该组合预测模型的预测精度更高,是一种有效的物流需求预测模型。     

基于改进变权重组合预测模型的产品销售预测

通过分析汽车产品销售时序的特性引入组合预测理论,提出了一种改进的变权重组合预测模型并给出了变权重系数的求取方法。然后针对小样本、多维、多峰、非线性的销售时序特点,采用了基于支持向量机的三种单项预测方法。再通过实例分析显示基于改进变权重组合预测模型的预测精度高于单项预测模型和普通变权重组合预测模型。最后进行了汽车销售时序预测表明基于改进变权重组合预测模型的产品销售预测方法是有效和可行的。     

基于粗糙集理论的支撑向量机预测方法研究

分析了粗糙集理论方法与支撑向量机方法两者各自的优势和互补性，探讨了粗糙集与支撑向量机的结合方法．然后提出了一种基于粗糙集数据预处理的支撑向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势．减少支撑向量机的训练数据，克服支撑向量机方法因为数据量太大，处理速度慢等缺点。将该系统应用于股票价格预测中，与BP神经网络法和标准的支撑向量机方法相比，得到了较高的预测精度，从而说明了基于粗糙集理论的方法作为信息预处理的支撑向量机学习系统的优越性．     

基于近似熵测度的变权组合预测方法

提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则,建立变权组合预测优化模型;然后,在变权组合预测权值分配问题上,为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足,采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归法,实现预测点加权系数的准确预测;最后,通过实例表明了该方法的可行性和有效性.     

加权粗糙集模型

加权粗糙集模型是粗糙集基于变精度模型的一种扩展。加权粗糙集模型不仅考虑了精度变化增强容噪能力，还考虑了不同对象的重要程度，也就是不同对象的加权值。该模型为经验知识的总结归纳提供了有益手段。根据粗糙集的一般概念，在加权粗糙集模型下，重新定义了近似空间内的一些概念，给出了加权粗糙集模型的约简概念。并根据实验分析，验证了加权粗糙集是粗糙集模型的扩展特性，说明了加权粗糙集模型中对象权值对约简的影响。     

一种基于粒子群优化算法的组合预测模型

本文首先分析了若干传统的预测方法,提出了一种组合预测模型,在该模型中利用加权系数对各种预测方法进行组合,集成不同来源的预测结果,从不同的侧面反映整个预测过程,力图使预测结果更加精确。在各种预测方法加权系数的确定上,利用PSO快速全局优化的特点,可以减少试算的盲目性,提高模型预测的准确性。     

基于最优加权组合模型的道路交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。针对各种单一灰色预测模型存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测模型。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM（1,1）、Verhulst和SCGM（1,1）c相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定组合预测模型的权重系数。利用2001-2007年我国道路交通事故死亡人数的实际值作为原始数据,构建各个单一预测模型和最优组合预测模型,预测其2008-2010年交通事故死亡人数。预测结果表明,组合预测模型比单一GM（1,1）模型、Verhulst模型和SCGM（1,1）c模型具有更高的预测精度。     

基于变精度粗糙集阈值的选取

针对变精度粗糙集阚值选取缺乏可预见性的问题，提出了基于集合可辨性的阚值选取方法．在变精度粗糙集模型研究的基础上．首先在满足集合可辨性条件下，选定可分辨类相关的阈值的上界；然后在近似分类质量保持不变的前提下．选定阈值区间，最后依据变精度粗糙集近似约简标准．确定阈值范围．实例计算验证了该方法的有效性．     

变精度粗糙集推广模型及其性质研究

数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类,粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型,目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙集模型无法处理无限集合的问题,在变精度粗糙集和测度的理论基础上,提出了基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型。首先,引入Lebesgue测度的概念,构造了一种基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型,将变精度粗糙集理论推广到无限集;其次,定义了该模型的上、下近似空间;最后,证明了其相关性质。通过理论研究表明,该模型能有效处理无限集合问题,对变精度粗糙集的理论研究形成突破,也将极大的扩充其应用范围。     

季节性组合预测模型在医院门诊量中的应用研究

医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时问序列。为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型，以致影响预测精度等问题，采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化。结果表示，季节性组合预测模型在拟合精度和预测准确性方面优于任何单一预测方法，为季节性时间序列预测提供了一种新的实用方法。     

基于可变精度粗糙集的驾驶员多源信息融合研究

研究了应用可变精度粗糙集获取驾驶规则的方法。该方法的特点是可以处理由于类重叠引起的样本信息不精确、不一致情况下的规则获取。粗糙集理论一直用于研究不确定或不精确信息的数据分析问题,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。而可变精度粗糙集作为对经典粗糙集理论的扩展,体现了等价类与集合的重叠度程度上的差别。给出了基于可变精度粗糙集的获取规则的方法,以驾驶过程的多源信息融合实例说明其使用方法,并验证了其有效性。     

基于VPRS的渔场老化风险规则挖掘

在研究如何更好地开发利用网箱渔场的过程中，人们已经认识到污染所引起的环境风险和其他影响因子。对于网箱渔场的风险评估，粗糙集理论是一种数据推理的有力工具。文章介绍了利用变精度粗糙集进行风险规则挖掘的一种方法。论述了Pawlak粗糙集和变精度粗糙集的有关概念，量化描述了渔业环境中老化程度和风险等级，给出了基于精度粗糙集的网箱渔场老化风险规则的挖掘方法。     

基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。     

β依赖性的近似约简方法拓展

知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一。目前,以分布密度为基础的分布约简/分配约简主要集中在对论域中每个对象或每个对象所在的类与决策类的关系展开,因此当论域对象较多时这些方法的应用受到了一定限制,基于变精度粗糙集模型理论和决策表整体确定性的度量方法,通过构造β+正域去定义β+依赖性,获得了在有分类误差情况下决策表整体最大确定性的度量方法,基于此提出了β+依赖性近似约简,通过数值计算和实验仿真,说明该方法是可行的,进而拓展了变精度粗糙集模型近似约简方法。     

变精度与程度粗糙集的一种推广

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的数学工具,在人工智能及数据挖掘等众多领域已经得到了广泛的应用。在程度粗糙集和变精度粗糙集的基础上,通过引入误差参数,给出了一种新的程度变精度粗糙集模型并得出了所给模型上、下近似的一些性质。最后,通过一个具体的例子,说明了这种模型在信息系统中处理模糊和不确定性知识的可行性和有效性。     

基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中, 为了融合可变精度粗糙集和多粒度粗糙集的各自优点, 提出一种基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于容差关系的可变精度乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的相关性质。通过对可变精度多粒度粗糙集和经典多粒度粗糙集的对比分析, 结果表明, 基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集拥有更高的近似精度, 实例分析的结果也验证了该理论的可行性。     

基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法

为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信患熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.     

基于变精度粗糙集的决策树改进方法

基于变精度粗糙集理论提出了具有置信度规则决策树的新的构造方法,该方法采用β-边界域的大小作为选择分类属性的标准,并对叶节点的置信度进行了重新的定义。经实验证明,该方法能有效提高分类效率且更加容易理解。     

基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型

为了能有效处理含有含噪音数据、模糊性的不完备信息系统,利用集对分析与粗糙集的思想与方法,在比较几种集对相似关系的优势与劣势的基础上,提出了一种基于阀值[α]联系度系数的集对顺势相似关系,并将其代替变精度粗糙集的不可区分关系,构建了一种基于集对顺势相似关系的变精度粗糙集模型,探讨其性质。通过实例验证了所构建模型的合理性与有效性。