灰色预测模型与灰色证据组合模型研究及应用

发布时间：2017-06-04 10:10

  本文关键词：灰色预测模型与灰色证据组合模型研究及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：灰色系统理论是以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本、贫信息”不确定系统为研究对象,通过对部分已知信息的生成、开发,提取有价值的信息;证据理论是一种不确定性推理方法,用先验的基本信度分配函数去获得后验的证据区间,从而形成一套基于“证据”和“组合”来处理不确定性推理的方法。如今,这两种方法已在经济、管理、专家系统、模式识别等诸多领域得到广泛的应用。然而,随着人们研究的深入,在方法的研究以及模型的应用上仍然存在一些需要解决的问题。在这篇文章中,我们主要针对灰色预测模型以及灰色证据组合模型进行研究,主要包括改进等间距灰色GM(1,1)模型预测精度的方法、改进非等间距灰色GM(1,1)模型预测精度的方及应用和灰色证据组合模型研究等。主要内容如下: 首先,改进等间距灰色GM(1,1)模型预测精度的方法研究。从时间响应函数改进和优化以及充分利用新信息的角度着手探讨提高等间距灰色预测模型精度的方法。给出了基于一种新的时间响应函数改进方法、基于新的时间响应函数改进与背景值改进相结合的方法以及基于累加生成序列始点和终点优化的时间响应函数来提高灰色预测模型精度的方法,不但有利于提高模型的预测精度,而且与灰色系统理论所强调的新信息优先的原理非常吻合。 其次,非等间距灰色GM(1,1)模型的改进及其应用研究。以一次累加生成序列的末项为初始条件和优化灰导数相结合的角度给出了改进非等间距灰色GM(1,1)模型预测精度的方法,与传统的非等间距灰色预测模型方法进行对比可以较好地提高模型的预测精度。并把该模型应用于含有隐蔽数据的系统故障真正原因的识别与系统可靠性估计上,取得了较好的效果。 最后,灰色证据理论组合模型研究。充分发挥灰色系统理论处理贫信息不确定性系统以及证据理论中不确定性推理和信息融合的的优势,利用灰色系统理论的有关方法辅助构造基本信度分配函数以及结合证据理论的Dempster融合法则,给出了基于灰色关联系数和证据理论的区间数投资决策方法和基于灰色定权聚类分析和证据理论的综合后评价方法,较好地解决了证据理论中的基本信度分配函数的构造问题。
【关键词】：灰色系统理论 证据理论 GM(1 1)模型 基本信度分配函数 信度函数 Dempster融合法则
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：C93
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 绪论14-31
• 1.1 选题背景与研究意义14-16
• 1.2 国内外研究现状16-28
• 1.2.1 灰色预测模型16-18
• 1.2.2 灰色关联分析与灰色聚类分析18-19
• 1.2.3 证据理论19-20
• 1.2.4 证据理论模型的四种解释20-21
• 1.2.5 证据理论与其它方法的结合21-25
• 1.2.6 冲突证据的处理与融合方法25-28
• 1.3 研究内容、研究方法与技术路线28-30
• 1.3.1 研究内容28-29
• 1.3.2 研究方法和技术路线29-30
• 1.4 小结30-31
• 第二章 基本理论31-41
• 2.1 灰色系统理论31-37
• 2.1.1 灰色关联分析31-33
• 2.1.2 灰色聚类分析33-36
• 2.1.3 灰色GM(1,1)模型36-37
• 2.2 证据理论37-40
• 2.2.1 证据理论相关概念38-39
• 2.2.2 证据理论融合法则39-40
• 2.3 小结40-41
• 第三章 改进等间距灰色GM(1,1)模型预测精度的方法41-55
• 3.1 一种新的时间响应函数改进方法41-46
• 3.1.1 模型的构造方法41-42
• 3.1.2 一种新的时间响应函数改进方法的应用42-46
• 3.2 新的时间响应函数改进与背景值线性优化结合提高GM(1,1)模型预测精度的方法46-49
• 3.2.1 模型构建方法46-48
• 3.2.2 模型的应用48-49
• 3.3 基于累加生成序列始点和终点优化的时间响应函数提高GM(1,1)模型预测精度49-53
• 3.3.1 基于累加生成序列始点和终点的优化组合的时间响应函数的构建49-51
• 3.3.2 基于累加生成序列始点和终点优化组合的时间响应函数的应用51-53
• 3.4 小结53-55
• 第四章 非等间距灰色GM(1,1)模型55-69
• 4.1 非等间距灰色GM(1,1)模型的构建55-61
• 4.1.1 传统的非等间距GM(1,1)模型55-56
• 4.1.2 改进的非等间距GM(1,1)模型56-59
• 4.1.3 应用传统的非等间距模型与改进的非等间距GM(1,1)模型比较59-61
• 4.2 应用改进的非等间距灰色模型识别系统故障原因61-67
• 4.2.1 识别系统故障原因的方法61-62
• 4.2.2 非等间距灰色模型识别系统故障原因的方法应用62-67
• 4.3 小结67-69
• 第五章 灰色证据理论组合模型69-82
• 5.1 基于灰色关联系数和证据理论的区间数决策方法69-76
• 5.1.1 区间数决策模型算法70-75
• 5.1.2 区间数决策模型算例75-76
• 5.2 基于灰色系统理论和证据理论的综合后评价方法76-81
• 5.2.1 基于灰色定权聚类和证据理论的综合后评价模型构建77-79
• 5.2.2 基于灰色定权聚类和证据理论的综合后评价算例分析79-81
• 5.3 小结81-82
• 第六章 案例分析82-108
• 6.1 NY 高速公路项目介绍82-83
• 6.2 NY 高速公路对沿线地区社会经济发展及影响分析83-90
• 6.2.1 促进地区产业结构优化84-85
• 6.2.2 增加农民收入，，促进沿线农业产业化的步伐85-86
• 6.2.3 改善投资环境，促进沿线产业经济带的发展86-87
• 6.2.5 带动沿线地区路网水平提高，给公路客货运带来全新的理念和方式87-88
• 6.2.6 加速区县域的发展，促进城市人口合理分布88-90
• 6.2.7 增加地区就业机会90
• 6.3 NY 高速公路流量预测的断面划分90-92
• 6.4 NY 高速公路断面流量数据预处理92-96
• 6.5 NY 高速公路断面流量预测96-105
• 6.5.1 基于新的时间响应函数改进和背景值改进相结合的断面流量预测97-101
• 6.5.2 基于累加生成始点和终点的优化组合的断面流量预测101-105
• 6.6 项目直接影响区域的城市经济发展对项目交通流量增长的促进效应分析105-107
• 6.6.1 相关城市经济发展对北部路段交通流量增长的促进效应分析105-106
• 6.6.2 相关城市经济发展对南部路段交通流量增长的促进效应分析106-107
• 6.7 小结107-108
• 第七章 总结与展望108-110
• 7.1 主要创新点108-109
• 7.2 展望109-110
• 参考文献110-118
• 致谢118-119
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文119-120

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