区域旱灾脆弱性的灰色关联分析方法

基于灰色斜率关联度的基本思想,针对面板数据的三维特征,从指标行为矩阵的相近性和相似性角度出发,综合考虑指标发展水平、指标发展水平变化和指标发展速度变化3个因素,构造了一种新的基于面板数据时空特征的灰色矩阵关联度模型,并讨论了模型的性质。最后以河南省18个市的区域旱灾脆弱性指数为参考序列,研究了影响旱灾脆弱性指数的9个因素。结果显示,各市单位面积粮食产量对旱灾脆弱性指数的影响最小,各市生产总值和各市农村恩格尔系数对旱灾脆弱性指数的影响最大,说明旱灾脆弱性与农村贫困情况紧密相关。     

灰色异构数据信息下的随机多准则决策方法

针对准则值为灰色异构数据的随机多准则决策问题,提出一种基于核和灰度的灰色随机多准则决策方法.首先给出扩展灰数的灰度和灰色异构数据集的定义;然后,遵循信息充分利用原则,结合灰色异构数据共有的特性,定义灰色异构数据的核向量和灰度向量,进而构造一致性系数几何平面模长排序法和相对折衷距离排序法.实例分析表明了所提出方法的有效性和合理性.     

时滞累积TDAGM($1,N,t)$模型及其在粮食生产中的应用

考虑到社会经济系统中广泛存在时滞因果关系,通过分析驱动因素对系统主行为的时滞累积作用效果以及系统行为线性发展趋势,构建了含时间趋势项的时滞累积型多变量灰色TDAGM($1,N,t$)模型,论证了GM(1, 1)、GM(1,N)、OGM(1,N)、时滞GM(1,N)、TDDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;为避免模型求解过程中微分形式与差分形式转换而产生误差,通过定义TDAGM($1,N,t$)模型的派生形式,给出了TDAGM($1,N,t$)模型时间响应式的直接求解方法;针对模型时滞效应参数的识别和优化问题,基于粒子群优化算法,给出了TDAGM($1,N,t$)模型参数估计的算法框架.时滞系统的数值实验结果表明,TDAGM($1,N,t$)模型能够较好地解决含时滞特征的多变量系统预测问题.将该模型应用于河南省粮食产量预测的实例中,拟合精度较高且预测结果符合河南省粮食生产发展趋势,验证了模型的有效性.     

成组技术中零件分类的一种新方法

对成组技术中的分类分组方法进行了分析，指出了存在的不足．提出了用关联度和距离对零件分组进行综合考虑的薪方法，实例证明了该方法的有效性，并且便于计算机进行自动识别。     

基于灰信息的黄河冰凌灾害风险评估模型

为提高黄河冰凌灾害风险评估的可靠性,提出了一种前景理论和集对分析相结合的评估方法,并应用到黄河宁蒙河段的冰凌灾害风险评估中。定义了前景价值函数和概率权重函数;计算了宁蒙河段各分河段的联系向量距离并以其总偏差最大化建立了优化模型,求解了准则权系数;以各分河段相对于正理想方案的贴近度大小进行排序。结果表明:青铜峡—石嘴山河段较易发生冰塞,三湖河口—头道拐河段不易发生冰塞,此结果可为这些河段的防凌防汛工作提供参考。     

基于三角模糊数-TOPSIS的绿色施工评标方法

科学合理的评标方法对于优选具备绿色施工能力的承包人至关重要。现有的评标方法中存在定性指标较多、专家评标时评标语言模糊等问题。结合绿色施工的标准和要求,构建绿色施工招标评标体系,并建立了基于三角模糊数-TOPSIS法的绿色施工招标评标模型,最后通过实例验证了该评标模型的科学性和实用性。     

灰色神经网络下的多变量土壤含水量预测模型

土壤含水量是评价农业墒情的重要指标,其变化规律对节水农业具有重要意义。基于土壤含水量预测问题中测量数据的特征和土壤含水量变化的内在联系,结合灰色GM(0,N)模型和BP神经网络模型的优势,构建BPSGM(0,N)模型。以河南省新郑市土壤含水量预测问题为例,基于实际测量数据,对该模型的预测值进行残差分析和关联度检验。结果表明,BPSGM(0,N)模型在土壤含水量预测方面具有良好的效果。     

基于VIKOR扩展法的黄河冰凌灾害风险评估模型

为提高黄河冰凌灾害风险评估的合理性和准确性,提出了一种基于VIKOR扩展法的评估方法,并将其应用到黄河宁蒙河段的巴彦高勒—三湖河口、三湖河口—昭君坟和昭君坟—头道拐3个分河段的冰坝灾害风险评估中。依据传统多准则妥协解排序法(VIKOR)的基本思路,结合区间灰数的运算法则,计算各时间段各分河段的评价值,用动态区间灰数加权平均算子进行集成,得到各分河段的整体评价值,最后建立可能度矩阵,利用排序公式对各个分河段发生卡冰结坝的可能性进行排序。结果表明,昭君坟—头道拐河段最易发生卡冰结坝,巴彦高勒—三湖河口河段、三湖河口—昭君坟河段次之。该结果可为黄河宁蒙河段的防凌防汛提供借鉴。     

振荡序列的分数阶离散GM(1,1)幂模型及其应用

针对GM(1,1)幂模型从离散的参数估计到连续的预测函数所产生的固有误差, 提出一种新的分数阶离散GM(1,1)幂模型, 并针对可能存在的病态性, 利用正则化算法替代最小二乘法估计部分参数以提高参数估计的精度; 为了提高模型的预测精度, 提出新的累加阶数及幂参数的确定方法. 对工业废水排放率及城市用水量两个实例的预测结果表明, 所提出的模型及确定参数的方法对于振荡时间序列有着很好的预测精度.     

灰色区间预测模型及其性质

针对振荡幅度大的小样本振荡序列预测问题, 构建灰色区间预测模型. 首先对原始序列的上下界序列直接建立非等间隔GM(1,1)模型, 得到取值包络带的上下包络曲线以描述系统发展的边界; 然后给出原始序列区间预测值和基本预测值的计算方法, 建立区间预测算法; 最后研究区间预测模型的灰指数规律性和时效性. 数值实验揭示, 发展系数的取值不是影响区间预测模型时效性的唯一因素; 应用实例表明, 所提出方法能够有效地提高序列的预测精度.