近似非齐次无偏GM(1,1) 模型的递推解法及应用

针对传统近似非齐次灰建模可能出现参数复数解的问题, 提出无偏灰色GM(1,1) 模型的递推解法, 从而减少由差分方程向微分方程跳跃而导致误差的问题. 给出不同初始条件下非齐次无偏GM(1,1) 模型的递推预测公式,并在此基础上, 将递推公式运用于时间序列分段, 提出基于近似非齐次无偏GM(1,1) 模型的时间序列分段表示方法. 实例结果表明, 所提出的递推模型能够获得较高的拟合精度, 分析结果验证了基于灰色预测模型在时间序列分段表示中的有效性和实用性.

     

非等间隔GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型及其应用

GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型是灰色GM(1, 1) 模型的推广. 在灰色GM(1, 1) 模型和等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的基础上提出非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型, 并对模型进行求解. 讨论了GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型的曲线形状、发展系数以及幂指数间的关系, 研究了非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的参数空间. 将平均相对误差看成幂指数的函数, 根据序列形状判断幂指数的范围, 并利用粒子群算法求解幂指数. 实际应用验证了所提出模型的有效性.

     

多装配特征影响下的装配质量特性预测方法

针对现有产品装配过程中一次装配成功率难以保证的问题,以灰熵关联分析与粒子群—BP神经网络为建模工具,采用灰熵关联分析对装配特征进行筛选,找出影响产品装配质量的关键装配特征,缩减预测模型的规模,应用粒子群—BP神经网络实现产品装配质量的预测.以某型外圆磨床的砂轮架装配为例,验证了该方法的有效性.     

大规模定制环境下基于产品结构复杂度的工时定额制定研究

针对大规模定制环境下产品种类多、工时制定困难的特点,为了能够快速且准确获取产品工时,研究了产品结构复杂度与工时之间的关系,提出了一种基于产品结构复杂度的工时估算方法.综合考虑影响产品结构复杂度的各种因素后,针对决策结果的排序向量决定决策者权重,引入灰色关联理论,建立了产品结构复杂度计算模型.基于数据库中的工时信息,运用MATLAB软件进行编程确定产品结构复杂度和工时之间的函数关系.最后,以某企业产品加工工时估算实例,证明了所提出的估算方法的可行性.     

UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究

针对水下无人航行器UUV（Unmanned Underwater Vehicle）的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题,提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性,将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型,以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差,自适应的调整两者之间的权重系数进行融合,以实现实时的数据滤波。通过对UUV海上试验数据的验证,证明了该方法的有效性。     

基于灰色神经网络的汽车动态称重数据处理

针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM（1,1）模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。     

基于灰色聚类法的大凌河水环境质量综合评价

利用白化权函数描述水质分级,利用平均标准值法进行量纲一化,利用倒数法确定聚类权,建立了大凌河水环境质量灰色评价模型.根据大凌河污染物排放特点选择参评因子,以地表水环境质量标准为评价依据,对大凌河进行水质评价与分析.结果表明:上窝堡的水质等级为Ⅲ级,污染程度为中度;朝阳与义县的水质等级为Ⅳ级,污染程度为重度;凌海的水质等级为V级,污染程度为严重;大凌河部分水域已经不能满足用水要求,需要采取措施控制污染物排放.     

基于灰色评价法的黑河下游近期治理社会影响评价

社会影响评价是指对已完成的项目在社会发展方面产生的效果所进行的分析。构建了黑河下游近期治理社会影响评价指标体系,用灰色评价法对社会影响进行定量评价,并分析社会影响评价结果,总结经验、发现问题,并有针对性地对黑河后续工程的实施提出了相应的科学建议。     

三角模糊数型多属性决策的灰色关联法

针对包含语言评价信息的三角模糊数型多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法。该方法定义各方案与理想点的三角模糊数灰关联系数,通过求解最小最大偏差优化模型客观地确定了属性的权重,根据方案的灰关联度给出方案排序结果。应用实例验证了算法的有效性和实用性。     

灰色GM（1，1）模型在火炮初速测量中的应用

火炮初速测量是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM（1,1）模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证该方法具有一定的合理性与实用性。