灰色系统模型研究进展(英文)

针对灰色系统模型的研究进展进行了综述,介绍了一般灰数的概念、灰色序列算子和一些常用的灰色系统模型,包括灰色绝对关联度模型、灰色相对关联度模型、基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、GM(1,1)预测模型以及多目标加权灰靶决策模型。     

基于灰色系统理论的战略流量预测方法研究

战略流量预测是空中交通流量管理系统的一个重要部分.借鉴新陈代谢思想,通过灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,在统计离散数据的基础上对未来战略流量进行了预测,并利用实际数据对模型进行了验证.分析结果表明,基于灰色系统理论的战略流量预测模型符合精度检验要求,具备一定合理性,可以为战略流量管理提供决策支持.     

灰色模型GM (1,2)在机场旅客吞吐量预测中的应用

通过对影响机场旅客吞吐量的主要因素进行灰色关联分析,建立GM(1,2)预测模型,并且根据首都机场旅客吞吐量的实例进行预测,实现了灰色系统理论在机场旅客吞吐量预测中的应用。通过精度的检验以及与实际情况的比较,说明GM(1,2)模型应用于机场旅客吞吐量预测的精度较高,结果可信。     

基于多变量灰色数列模型的民航客运量预测

通过增加白信息量降低预测系统的灰度,以灰色GM（1,1）和GM（1,N）模型为基础,提出了多变量灰色数列预测模型——PGM（1,N）模型,并将PGM（1,2）模型用于实例。结论为利用多变量灰色数列预测模型适宜,预测精度较高。     

灰色系统研究进展（2004--2014）

从灰数及其运算、灰色序列算子与灰色预测模型、灰色关联分析与灰色聚类评估模型、灰色决策模型、灰色组合模型和灰色控制几个方面介绍了灰色系统理论2004—2014年的研究进展及部分应用成果。梳理了基于"核"和灰度的灰数运算法则、一般灰数的概念、灰度合成公理及缓冲算子的一般形式,总结了4种GM(1,1)基本模型,即均值GM(1,1)模型(EGM)、离散GM(1,1)模型(DGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)、原始差分GM(1,1)模型(ODGM),及其适用的序列类型。介绍了灰色相似关联度、灰色接近关联度、三维灰色绝对关联度,以及基于中心点和端点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型、多目标加权智能灰靶决策模型、两阶段综合测度决策模型、灰色博弈模型、灰色投入产出模型,并且阐述了分布型、中立型和中立-分布型灰色随机时滞系统的指数鲁棒稳定性等新概念、新模型、新方法。同时提出了有待进一步研究解决的问题。     

基于灰色理论的民航旅客运输周转量预测

对近年来民航旅客运输周转量数据进行收集整理,运用灰色预测方法,建立GM(1,1)预测模型,对未来的旅客周转量进行预测。该方法具有系统性、联系性和动态性的特点。经精度检验表明,该模型的精度等级为好。     

基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测

基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型。该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限。通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果。这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法。     

中介时序逻辑系统MTL的模型论性质

时序逻辑作为一种把时间概念直接引入其形式系统的逻辑系统,它具有较强的表达能力,近年来在计算机科学领域获得了广泛的应用.基于中介逻辑对时序逻辑进行多值扩充,建立了一种中介时序逻辑系统MTL(Medium Temporal Logic).讨论了它的形式系统和语义解释,但未论及其完备性.本文对MTL系统作进一步的讨论.在一可传结构下,讨论了它的可传、连通和过滤等模型论性质,为进一步讨论MTL系统的完备性作了理论上的准备.     

基于灰色系统GM（1，1）模型的疲劳寿命预测方法

将疲劳现象视为存在于一个灰色系统中,提出了运用灰色系统理论,通过建立灰色系统GM(1,1)模型预测构件疲劳寿命的新方法。对某试件的实验数据进行分析和计算。结果表明,该方法使疲劳寿命预测误差由原来的61.4%减小到24.1%,预测结果偏于安全,说明该方法具有较好的预测精度和工程实用价值。     

基于三次样条插值的时滞GDM(1,2)模型构建及应用

针对具有时滞特征的输入输出系统,建立了灰色时滞GDM(1,2)模型。并结合三次样条插值和粒子群优化算法,求解出模型的3个参数[a,b,τ]。相对于先利用灰关联分析确定出时滞参数τ再求解灰预测模型的方法,把时滞参数τ融入模型中求解,避免了参数求解过程中的误差传递;并且还消除了时滞参数τ必须为整数的限制,使模型更加贴合现实中滞后期数不一定为整数的实际情况。最后将模型应用于公路旅客周转量的预测问题,实例表明该模型在具有时滞特征的输入输出系统预测中具有较高的精度。     

优化的GM(1,1)模型及其适用范围

在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数c,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中x^(0)(1)作为初始条件的欠科学的做法,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测,发现优化的GM(1,1)模型各项指标均优于传统的GM(1,1)模型,且拓宽了其适用范围。     

深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。     

基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets,NRS)与支持向量机(Support vector machines,SVM)融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。     

基于灰色GM(1,1)模型和灰关联的数据挖掘方法

根据灰色系统模型的特点,将灰色GM（1,1）模型应用于数据的预处理,把灰关联作为一种直接的数据挖掘工具对数据进行关联分析,结合GM（1,1）模型和灰关联,给出一个完整的数据挖掘算法。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

分析支持向量机用于时间序列预测的理论基础,针对某型发动机滑油金属含量的预测分别采用传统的AR模型和基于现代统计理论下的支持向量回归模型对滑油时间序列进行预测建模     

常用预测方法应用分析

本文针对GM（1，1）的预测方法，介绍了其原息模型、新息模型和等维新息模型的建摸方法，比较分析了基于GM（1，1）的各种预测模型应用的可靠性问题。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

多指标区间数关联决策模型的研究

根据区间数的特性，定义了区间数的距离，并证明了当区间数为实数时，区间数距离就是实数距离的推广；在此基础上，根据灰色关联度的理论，提出了区间数关联度的计算方法，从而把灰色关联分析理论由实数序列拓广到区间数序列；进一步研究了具有区间数的多目标决策问题，建立了多指标区间数关联决策模型。该模型不仅避免了寻求虚拟理想方案和负理想方案的困难，而且它把整个评价方案看作一个整体来寻求最优决策方案，还具有易于在计算机上实现的特点。最后，以实例验证了该模型的有效性与实用性。此方法为解决具有区间数多指标决策问题提供了一种科学、实用的决策新途径。