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。     

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。     

冷贮备可修系统的维修更换模型

研究了由一个修理工、两同型部件组成的冷贮备可修系统,在故障部件不能"修复如新"的条件下,分别选择系统中部件1的故障次数N和总工作时间T为更换策略,利用更新过程和几何过程理论,选择最优的策略N*和T*,使得系统经长期运行单位时间内平均停机时间最短,并推导出了系统经长期运行单位时间内平均停机时间的表达式。最后,通过数值例子对所得结果进行了分析。     

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。