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灰色系统理论简介

灰色系统理论简介
灰色系统理论简介

灰色系統理論簡介

一、什麼是灰色系統

二、什麼是灰色系統理論

三、灰色系統理論建立的歷史背景

四、灰色系統理論的主要內容

五、灰色系統理論的兩條基本原理

六、灰色系統的應用範疇

七、灰色系統的優點

八、灰色系統的應用實例

一、什麼是灰色系統(Grey System)

灰色分析全名為灰色系統理論分析(Grey System Theory),是由中國鄧聚龍教授於1982年在國際經濟學會議上提出,該理論主要是針對系統模型之不明確性,資訊之不完整性之下,進行關於系統的關聯分析(Relational Analysis)、模型建構(Constructing A Model)、借由預測(Prediction)及

決策(Decision)之方法來探討及瞭解系統。

自然界對人類社會來講不是白色的(全部都知道),也不是黑色的(一無所知),而是灰色的(半知半解)。人類的思考、行為也是灰色的,人類其實是生存在一個高度的灰色信息關係空間之中,例如:人體系統、糧食生產系統等。部分信息已知,部分信息未知的系統,稱為灰色系統。

控制論中主要以顏色命名,常以顏色之深淺表示研究者對內部信息(information)和對系統本身的了解及認識程度之多寡,黑色,表示信息缺乏;白色,表示信息充足;而介於白色(W)系統與黑色(B)系統之間,其信息部份已知,信息部

分未知的這類系統便稱之為灰色(G)系統。

二、什麼是灰色系統理論

灰色系統理論是研究灰色系統分析、建模、預測、決策和控制的理論。它把一般系統論、信息論及控制論的觀點和方法延伸到社會、經濟和生態等抽象系統,並結合數學方法,發展出一套解決信息不完全系統(灰色系統)的理論和方法。

灰色系統理論分析具有溝通社會科學及自然科學的作用,可將抽象的系統加以實體化、量化、模型化及做最佳化。

三、灰色系統理論建立的歷史背景

1948年,美國數學家申農提出『信息論』,學者維納(Weiner)發表『控制論』一書。

1951年,巴黎舉行了第一屆國際會議,確認了控制論是一們新興的學科。

1968年,奧地利生物學加倍塔朗菲發表了--『一般系統理論-基礎、發展和應用』,正式確定了一般系統理論。四、灰色系統理論的主要內容

信息不完全是灰色系統的特徵,因此研究灰色系統的關鍵是:(一)、如何處理灰元

信息不完全的元素,稱之為灰元或灰參數。

(二)、如何使系統結構上、模型上、關聯上由灰變白,或使系統的白度增加(又稱淡化或白化)。

灰色系統理論就是從這兩方面來發展討論的。通過白化,我們對系統的認識變由知之不多到知之較多,由知之較多再到認識其變化規律,最後從變化規律中提取出所需要的信息。

灰色模型是灰色系統理論的核心,是灰色預測、決策、控制的基礎。利用灰色模型及其他理論,可分析事物的可控性、可觀性、可達成性,說明哪些因素是可控性的,哪些是不可控性的;哪些是將要發生的,哪些是將要消滅的;哪些是需要扶持的,哪些是要制止的;從而為系統迅速、正確地提供決策。

灰色系統理論的主要內容有:

(一)、GM模型

(二)、灰色預測

(三)、灰關聯分析

(四)、灰色統計與聚類

(五)、灰色決策

(六)、灰色控制

五、灰色系統理論的兩條基本原理

(一)、信息不完全原理

(二)、過程非唯一原理

六、灰色系統的應用範疇

灰色系統的應用範疇大致分為以下幾方面:

(一)、灰色預測

1、人口預測;

2、初霜預測;

3、災變預測….等等

(二)、灰色關聯度分析

(三)、灰色決策

(四)、灰色預測控制

現實世界中,許多系統即使是有大樣本,其分布也不一定是典型的,非典型的隨機過程是難以用統計方法處理的。且現實中的許多灰系統,因為沒有物理原型,信息難以完全判斷,而且數據很少,這就難以用統計方法處理。

七、灰色分析的優點

(一)、不需要大量的樣本。

(二)、樣本不需要有規律性分布。

(三)、計算工作量小。

(四)、定量分析結果與定性分析結果不會不一致。

(五)、可用於近期、短期,和中長期預測。

(六)、灰色預測精準度高。

八、灰色系統的應用實例

(一)應用灰色系統理論對李福恩十項全能成績的因素分析與成績預測之探討(作者:沈啟賓、莊艷惠)。

(二)攻防技術灰色關聯分析與階段訓練目標設定之探討-國泰女子籃球隊(作者:王冷、沈啟賓)。

(三)2000年雪梨奧運女子跆拳道49公斤以下級比賽之技戰術分析與探討(作者:洪佳君)。

現分述如下:

例(一):應用灰色系統理論對李福恩十項全能成績的因素分析與成績預測之探討--

本研究期以體育界優秀選手李福恩過去十年來十項全能運動的成績來進行以下目的之探討:

1、用關聯分析法探討各單項與總分之間的相互關係及他們在全能運動訓練中應佔的地位,對於科學安排、控制訓練全部過程及其十項全能成績能提供量化的參考。

2、以李福恩過去十年的成績作為依據,應用GM(1,1)建模的方法預測其未來五年各單項與總分之成績,作為其未來各階段訓練目標之精確定量描述,以供訓練過程中的檢查評定,期能有助於訓練目標的實現。

本研究之說明如下:

不少運動員,儘管他們也像世界優秀運動員一樣多年地從事艱苦的訓練,經歷了無數次精疲力竭的競賽,但他們卻無法取得與世界優秀運動員相同的成績。這就是說,在現代運動訓練中,教練與運動員不僅僅是使用身體,同時還要使用智慧和科學。

在體育界,亦有人應用灰色系統理論對李福恩十項全能成績作因素分析與成績之預測,也就是說利用灰色系統理論來找出對增加李福恩十項全能的訓練之最有效的項目。運動訓練的基本任務是充分地挖掘運動員的競技能力,最大限度地提高其

競技能力。

男子十項全能運動被人譽為「鐵人」項目,其比賽是以10個單項得分的總合決定名次。而總分與各單項之間以及影響總分成績的各個單項之間是相互促進、相互制約,它們既對立又統一,共處於一個統一體中,如果將十項全能總分的提高過程看成是一個系統的話,那麼影響十項全能總分的因素中部分因素是已知的,而部分因素是未知的。例如對影響總分的身體素質、運動能力這些因素是明確的,用灰色控制系統理論的專有名詞而言,這些因素是「白數」;然而,各單項在全能運動訓練中應佔的地位及它們對總分成績所起的作用尚屬未知,我們以灰色系統理論的觀點來看,信息部分明確,部份不明確的系統乃灰色系統,因而可把十項全能總分提高的過程看成是一個灰色系統。

為了弄清楚系統中各因素的內在聯系及其發展規律,我們常用的定量方法是數理統計如迴歸分析、方差分析、主成份分析等,儘管這些方法解決了許多實際問題,但也還存在某種侷限性,因為它往往要求大量的樣本,然而這在運動訓練中有時又很難實現,尤其是優秀運動員的研究,往往難以取得足夠的樣本,而灰色系統理論在1982年由大陸學者鄧聚龍教授在國際經濟會議上發表提出一種新的分析方法,即系統關聯度分析,其根據因素間發展態勢的相似或相異程度來衡量因素間的關聯度,這種方法對樣本的多少幾乎沒有要求(n不少於3),也不需要典型的分佈規律,計算量少,且不至於出現關聯度的量化結果與定性分析不一致的情況;再系統模型的建立方面亦有獨到之處;對於任一隨機量值都看作是在一定範圍,一定時區內變化的灰色量,在處理上,透過原始數據的整理運算來尋找規律,這是一種就數找數的現實規律,即便是沒有明顯規律

的數據,也可被生成有規律的數據。

學者應用關聯度分析法探討各單項與總分之間的相互關係及它們在全能運動訓練中應佔的地位,對於科學安排、控制訓練全部過程及儘快提升其十項全能成績提供量化的參考;以李福恩過去十年的成績作為依據,應用Gm(1,1)建模的方法預測其未來五年各單項與總分之成績,做為其未來各階段訓練目標之精確定量描述,以供訓練過程中的檢查評定,更有益於訓練目標的實現。

本研究是以總分為參考函數X0(k),10個單項為比較函數:設100公尺X1(k);跳遠X2(k);鉛球X3(k);跳高X4(k);400公尺X5(k);110中欄X6(k);鐵餅X7(k);撐竿跳X8(k);標槍X9(k);1500公尺X10(k),依關聯度分析之方法先求關聯係數,再根據係數值求關聯度,然後再作標準值化(無量綱化)。

研究結果:透過關聯分析,得知對李福恩十項總分影響的項目中(X1)100公尺是第一位,其次為(X5)400公尺,其

餘順序是(X3)鉛球;(X6)110中欄;(X2)跳遠;(X9)標槍;

(X4)跳高;(X7)鐵餅;(X10)1500公尺;(X8)撐竿跳高。

例(二):攻防技術灰色關聯分析與階段訓練目標設定之探討-國泰女子籃球隊--

本研究蒐集國泰女子籃球隊參加82年第十六屆瓊斯盃籃球賽,以所遭遇的6個隊伍、7場比賽時,11種籃球攻防技術表現得失分資料,且依時間順序,列成動態數列,以灰色系統關聯理論來分析探討各場次勝率與11種籃球攻防技術之間的動態發展關聯,以了解11種攻防技術在國泰女子籃球隊中應

佔地為及其對比賽勝率所起的作用,並預測其未來攻防技術表現。

本研究目的為:

1、應用關聯分析法探討各種攻防技術與比賽勝率之間的相

互關係及他們在國泰女籃隊運動訓練過程中應佔的地位,對於科學安排、控制訓練全部過程及對提昇其比賽成績提供量化的參考。

2、以國泰女籃隊參加第十六屆瓊斯盃的比賽攻防技術表現

為依據,應用GM(1,1)建模的方法預測未來階段訓練之精確定量描述,以提供教練訓練過程中作為檢查評定的依據,以期有助於訓練目標的實現與實力的提昇。

例(三):2000年雪梨奧運女子跆拳道49公斤以下級比賽之技戰術分析與探討--

本研究目的為探討2000年雪梨奧運女子跆拳道49公斤以下級,共計12位選手,15場比賽之:

1、探討影響比賽勝率的跆拳道技術有哪些?

2、探討主動攻擊與被動攻擊之差異性。

以下內容為探討主動攻擊與被動攻擊之動作關聯分析

其步驟如下:

(1)、將比賽成績與十種綜合技術項目原始資料依時間順序列成動態數列,並找出平均數。

(2)、將原始數據標準化(無量綱化)。

(3)、列出對應差數列表,並列出最大值與最小值。

(4)、求關聯係數。

(5)、求關聯度。

(6)、排關聯序。

(因數據太多只取五個動作及五個國家為例)

X1 :左旋踢 A :澳洲

X2 :右旋踢 B :中華台北

X3 :左上端旋 C :古巴

X4 :右上端旋 D :丹麥

X5 :左前腳旋 E :菲律賓

步驟(1):

被動攻擊表現數列及平均成績表

步驟(2):

主動攻擊標準值化數列表

被動攻擊標準值化數列表

步驟(3):

主動攻擊對應差數列表

被動攻擊對應差數列表

步驟(4):

主動攻擊關聯係數表

被動攻擊關聯係數表

步驟(5):

主動攻擊關聯度被動攻擊關聯度

步驟(6):

關聯度直接反應各個比較數列對於參考數列的優劣關係,因此主動攻擊關聯度按大小排列為:

X2(0.8716)>X1(0.7244)>X4(0.687)>X3(0.6068)

被動攻擊關聯度按大小排列為:

X1(0.6574)>X2(0.643)>X5(0.5162)

參考文獻:

王冷、沈啟賓(1993)。攻防技術灰色關聯分析與階段訓練目標設定之探討-國泰女子籃球隊。體育與運動雙月刊。

沈啟賓、莊艷惠(1996)。應用灰色系統理論對李福恩十項全能成績的因素分析與成績預測之探討。體育學報。

洪佳君(2001)。2000年雪梨奧運女子跆拳道49公斤以下級比賽之技戰術分析與探討。中國文化大學運動教練研究所碩士論文。

傅立(1999)。灰色系統理論及其應用。北京:科學技術文獻出版社。

灰色系统理论简介

灰色系統理論簡介 一、什麼是灰色系統 二、什麼是灰色系統理論 三、灰色系統理論建立的歷史背景 四、灰色系統理論的主要內容 五、灰色系統理論的兩條基本原理 六、灰色系統的應用範疇 七、灰色系統的優點 八、灰色系統的應用實例

一、什麼是灰色系統(Grey System) 灰色分析全名為灰色系統理論分析(Grey System Theory),是由中國鄧聚龍教授於1982年在國際經濟學會議上 提出,該理論主要是針對系統模型之不明確性,資訊之不完整 性之下,進行關於系統的關聯分析(Relational Analysis)、模型建構(Constructing A Model)、借由預測(Prediction)及決策(Decision)之方法來探討及瞭解系統。 自然界對人類社會來講不是白色的(全部都知道),也不是黑色的(一無所知),而是灰色的(半知半解)。人類的思考、行 為也是灰色的,人類其實是生存在一個高度的灰色信息關係空 間之中,例如:人體系統、糧食生產系統等。部分信息已知,部分信息未知的系統,稱為灰色系統。 控制論中主要以顏色命名,常以顏色之深淺表示研究者對內部信息(information)和對系統本身的了解及認識程度之多 寡,黑色,表示信息缺乏;白色,表示信息充足;而介於白色 (W)系統與黑色(B)系統之間,其信息部份已知,信息部分 未知的這類系統便稱之為灰色(G)系統。 二、什麼是灰色系統理論 灰色系統理論是研究灰色系統分析、建模、預測、決策和控制的理論。它把一般系統論、信息論及控制論的觀點和方法 延伸到社會、經濟和生態等抽象系統,並結合數學方法,發展 出一套解決信息不完全系統(灰色系統)的理論和方法。 灰色系統理論分析具有溝通社會科學及自然科學的作用,可將抽象的系統加以實體化、量化、模型化及做最佳化。

灰色模型介绍及应用

第十章灰色模型介绍及应用(徐利艳天津农学院 2.4万字) 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 10.1.2有关名词概念 10.1.3GM建模机理 10.2灰色理论模型应用 10.2.1GM(1,1)模型的应用——污染物浓度问题 10.2.2 GM(1,1)残差模型的应用——油菜发病率问题 10.2.3GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 10.2.4 GM(1,n)模型的应用——因素相关问题 本章小结 思考题 推荐阅读书目

第十章灰色模型介绍及应用 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解,人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何对实际问题进行分析和解决。 灰色系统的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统,它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。信息不完全是“灰”的基本含义。 灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据,充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息,寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型,建立一个按时间作逐段分析的模型。但是,离散模型只能对客观系统的发展做短期分析,适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的,但在某些研究领域中,人们却常常希望使用微分方程模型。事实上,微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。 目前,灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中,并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统进行分析、建模、预测、决策和控制,它有可能成为人们认识客观系统改造客观系统的一个新型的理论工具。 10.1.2有关名词概念 灰数:一个信息不完全的数,称为灰数。 灰元:信息不完全或内容难以穷尽的元素,称为灰元。 灰关系:信息不完全或机制不明确的关系,称为灰关系。具有灰关系的因素是灰因素,灰因素之间的量化作用,称为灰关联。

灰色系统理论与应用习题集

灰色系统理论与应用习题集 编著 刘思峰、方志耕、党耀国、朱建军、陈洪转米传民、李元年、施红星、许相敏、张学伟

第一章 灰色系统的概念与基本原理 一、选择题 1、灰色系统理论着重研究的对象是( ) A 外延明确,内涵明确 B 外延不明确,内涵明确 C 外延明确,内涵不明确 D 外延不明确,内涵不明确 2、下面那个不是常用的不确定性系统的研究方法( ) A 概率统计 B 模糊数学 C 灰色系统 D 运筹学 3、灰色系统理论是解决( )的科学方法 A 确定性的复杂问题 B 半确定的复杂问题 C 不确定的复杂问题 D 不确定半复杂问题 二、问答题 1、试简要说明概率统计、模糊数学以及灰色系统理论这三种不确定性系统研究 方法的异同点。 2、请说明你对灰色系统中“灰”的理解,并举出实际生活中灰色系统的例子。 3、请简要阐述灰色系统的六个基本原理。 4、举例说明什么是连续灰数、离散灰数;本征灰数、非本征灰数;信息型灰数、概念型灰数、层次型灰数。 5、在什么情况下灰数的自差等于零? 6、请简述灰数白化的具体含义?并说明等权均值白化、非等权均值白化的分别 在何种情况下使用。 7、什么是典型白化权函数?其特征是怎样的? 8、对于灰度12112212122b b a b a b max ,b +b b b g ?????= +???? 。,前后两个部分分别代表什么含义? 9、试指出灰度12 112212122b b a b a b max ,b +b b b g ?????=+????。定义中存在的问题。 10、估计某一实数真值得到灰数?,在估计的可靠程度一定时,?的测度与不 确定性之间的关系? 11、你对灰度的测度有什么好的建议或想法?

灰色系统案例

--灰色系统理论及其应用 客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解,人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何对实际问题进行分析和解决。 1、灰色系统概论

客观世界在不断发展变化的同时,往往通过事物之间及因素之间相互制约、相互联系而构成一个整体,我们称之为系统。按事物内涵的不同,人们已建立了工程技术、社会系统、经济系统等。人们试图对各种系统所外露出的一些特征进行分析,从而弄清楚系统内部的运行机理。从信息的完备性与模型的构建上看,工程技术等系统具有较充足的信息量,其发展变化规律明显,定量描述较方便,结构与参数较具体,人们称之为白色系统;对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系统等,人们无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大,带来建立模型的困难。这类系统内部特性部分已知的系统称之为灰色系统。一个系统的内部特性全部未知,则称之为黑色系统。

区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系。运动学中物体运动的速度、加速度与其所受到的外力有关,其关系可用牛顿定律以明确的定量来阐明,因此,物体的运动便是一个白色系统。当然,白、灰、黑是相对于一定的认识层次而言的,因而具有相对性。某人有一天去他朋友家做客,发现当外面的汽车开过来时,他朋友家的狗就躲到屋角里瑟瑟发抖。他对此莫名其妙。但对他朋友来讲,狗的这种行为是可以理解的,因为他知道,狗在前不久曾被汽车撞伤过。显然,同样对于“狗的惧怕行为”,客人因不知内情而面临一个黑箱,而主人则面临一个灰箱。作为实际问题,灰色系统在大千世界中是大量存在的,绝对的白色或黑色系统是很少的。随着人类认识的进步及对掌握现实世界的要求的升级,人们对社会、经济等问题的研究往往已不满足于定性分析。尽管当代科技日新月异,发展迅速,但人们对自然界的认识仍然是肤浅的。粮食作物的生产是一个实际的关系到人们吃饭的大问题,但同时,它又是一个抽象的灰色系统。肥料、种子、农药、气象、土壤、劳力、水利、耕作及政策等皆是影响生产的因素,但又难以确定影响生产的确定因素,更难确定这些因素与粮食产量的定量关系。人们只能在一定的假设条件(往往是一些经验及常识)下按照某种逻辑推理演绎而得到模型。这种模型并非是粮食作物生产问题在理论认识上的“翻版”,而只能看作是人们在认识上对实际问题的一种“反映”或“逼近”。

灰色系统理论及其应用讲义

第六章灰色系统理论 客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解,人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何对实际问题进行分析和解决。 §1 灰色系统概论 客观世界在不断发展变化的同时,往往通过事物之间及因素之间相互制约、相互联系而构成一个整体,我们称之为系统。按事物内涵的不同,人们已建立了工程技术、社会系统、经济系统等。人们试图对各种系统所外露出的一些特征进行分析,从而弄清楚系统内部的运行机理。从信息的完备性与模型的构建上看,工程技术等系统具有较充足的信息量,其发展变化规律明显、定量描述较方便、结构与参数较具体、人们称之为白色系统;对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系统等,人们无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大,带来建立模型的困难。这类系统内部特性部分已知的系统称之为灰色系统。一个系统的内部特性全部未知,则称之为黑色系统。 区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系。运动学中物体运动的速度、加速度与其所受到的外力有关,其关系可用牛顿定律以明确的定量来阐明,因此,物体的运动便是一个白色系统。 作为实际问题,灰色系统在大千世界中是大量存在的,绝对的白色或黑色系统是很少的社会、经济、农业以及生态系统一般都会有不可忽略的“噪声”(即随机干扰)。现有的研究经常被“噪声”污染。受随机干扰侵蚀的系统理论主要立足于概率统计。通过统计规律、概率分布对事物的发展进行预测,对事物的处置进行决策。现有的系统分析的量化方法,大都是数理统计法如回归分析、方差分析、主成分分析等,回归分析是应用最广泛的一种办法。但回归分析要求大样本,只有通过大量的数据才能得到量化的规律,这对很多无法得到或一时缺乏数据的实际问题的解决带来困难。回归分析还要求样本有较好的分布规律,而很多实际情形并非如此。例如,我国建国以来经济方面有几次大起大落,难以满足样

灰色系统理论总结

灰色系统理论及其应用 客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解,人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何对实际问题进行分析和解决。 §1 灰色系统概论 灰色系统理论提出了一种新的分析方法—关联度分析方法,即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度,它揭示了事物动态关联的特征与程度。 灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据,充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息,寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型,建立一个按时间作逐段分析的模型。 §2 关联分析 作为一个发展变化的系统,关联分析实际上是动态过程发展态势的量化比较分析。所谓发展态势比较,也就是系统各时期有关统计数据的几何关系的比较。 2.1 数据变换技术 为保证建模的质量与系统分析的正确结果,对收集来的原始数据必须进行数据变换和处理,使其消除量纲和具有可比性。 初值化变换 均值化变换 百分比变换 倍数变换 归一化变换 极差最大值化变换 区间值化变换 2.2 关联分析 关联系数 分辨系数 关联度 例1 通过对某健将级女子铅球运动员的跟踪调查,获得其1982 年至1986 年每年最好成绩及16 项专项素质和身体素质的时间序列资料,见表2,试对此铅球运动员的专项成绩进行因素分析。 §3 优势分析 当参考数列不止一个,被比较的因素也不止一个时,则需进行优势分析。

.灰色系统关联度分析法

21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度,称为关联度。它描述系统发展过程中因 素间相对变化的情况,也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致,则认为两者关联度大;反之,两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的,两者的区别在于第一,它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程,而相关分析则基于概率论的随机过程;第二,分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较,而相关分析是因素间数组的比较;第三,数据量要求不同。关联分析不要求数据太多,而相关分析则需有足够的数据量;第四,研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程,而相关分析则以静态研究为主。 因此,关联度分析适应性更广,在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤:(1) 原始数据变换;(2) 计算关联系数;(3) 求关联度;(3) 排关联序;(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤,可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 t n x x x x x x x x x x x x t t n t n n m m n m 12 1112211122221 2 ()()()()() () ()()() ()()() 亦即 {{{1(0)2(0)m (0) X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数,这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列: {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N ) 该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点,可给关联度一个量化模型,其计算方法与步骤具体叙述如下: (1) 原始数据变换 由于系统中各因素的量纲(或单位)不一定相同,如劳动力为人,产值为万元,产量为吨 等,且有时数值的数量级相差悬殊,如人均收入为几百元,粮食每公顷产量为几千公斤,费用为几十万元,有些产业产值达百亿元,有些产业才几万元,等等,这样的数据很难直接进行比较,且它们的几何曲线比例也不同。因此,对原始数据需要消除量纲(或单位),转换为可比较的数据序列。目前,原始数据的变换有以下几种常用方法: a)均值化变换。先分别求出各个序列的平均值,再用平均值去除对应序列中的各个原始数据,所得到新的数据列,即为均值化序列。其特点是量纲为一,其值大于0,并且大部分近于1,数列曲线互相相交。 b)初值化变换。分别用同一序列的第一个数据去除后面的各个原始数据,得到新的倍数数列,即为初值化数列。量纲为一,各值均大于0,且数列有共同的起点。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用 第一章灰色系统的概念与基本原理 1.1灰色系统理论的产生和发展动态 1982年,北荷兰出版公司出版的《系统与控制通讯》杂志刊载了我国学者邓聚龙教授的第一篇灰色系统理论论文”灰色系统的控制问题”,同年,《华中工学院学报》发表邓聚龙教授的第一篇中文论文《灰色控制系统》,这两篇论文的发表标志着灰色系统这一学科诞生 1985灰色系统研究会成立,灰色系统相关研究发展迅速。 1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》,同年,英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。目前,国际、国内300多种期刊发表灰色系统论文,许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著3000多次。灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域,成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题,取得了显著成果。 1.2几种不确定方法的比较 概率统计,模糊数学和灰色系统理论是三种最常用的不确定系统研究方法。其研究对象都具有某种不确定性,是它们共同的特点。也正是研究对象在不确定性上的区别,才派生了这三种各具特色的不确定学科。 模糊数学着重研究“认识不确定”问题,其研究对象具有“内涵明确,外延不明确”的特点。比如“年轻人”内涵明确,但要你划定一个确定的范围,在这个范围内是年轻人,范围外不是年轻人,则很难办到了。

概率统计研究的是“随机不确定”现象,考察具有多种可能发生的结果之“随机不确定”现象中每一种结果发生的可能性大小。要求大样本,并服从某种典型分布。 灰色系统理论着重研究概率统计,模糊数学难以解决的“小样本,贫信息”不确定性问题,着重研究“外延明确,内涵不明确”的对象。如到2050年,中国要将总人口控制在15亿到16亿之间,这“15亿到16亿之间“是一个灰概念,其外延很清楚,但要知道具体数值,则不清楚。 1.3灰色系统理论的基本概念 定义1.3.1信息完全明确的系统称为白色系统。 定义1.3.2信息未知的系统称为黑色系统。 定义1.3.3部分信息明确,部分不明确的系统称为灰色系统。 1.4灰色系统理论的基本原理 公理1(差异信息原理)“差异“是信息,凡信息必有差异。 公理2(解的非唯一性原理)信息不完全,不确定的解是非唯一的。 公理3(最少信息原理)灰色系统理论的特点是充分开发利用已占有的“最少信息“。 公理4(认知根据原理)信息是认知的根据。 公理5(新信息优先原理)新信息对认知的作用大于老信息。 公理6(灰性不灭原理):信息不完全是绝对的

数学建模案例分析--灰色系统方法建模2灰色预测模型GM(1-1)及其应用

§2 灰色预测模型GM(1,1)及其应用 蠕变是材料在高温下的一个重要性能。处于高温状态下的材料长期受到载荷作用时,即使其载荷较低,并且在短时间的高温拉伸试验中材料不发生变形,但在此情况下仍会有微小的蠕变,极端的情况下,甚至会使材料发生破坏。高温材料多应用于各种车辆的发动机及冶金厂中各种设备上,如果因蠕变引起破坏,可能造成很大的事故。 为了保证设备的安全可靠,在某一使用温度下,预先知道该材料对不同载荷应力下断裂的时间是很重要的。过去,人们都是通过蠕变试验测量断裂时间。而做蠕变试验时,需要很长时间才能得到结果,即使通过试验得出的数据,也只是对某几个具体试样而言,存在很大的偶然性,不能代表普遍的规律。如果将实测的数据用灰色系统理论来处理,可以预测在某一温度下的任何载荷应力的断裂时间。 一、灰色预测模型GM (1,1) 建模步骤如下: (1)GM (1,1)代表一个白化形式的微分方程: u aX dt dX =+)1() 1( (1) 式中,u a ,是需要通过建模来求得的参数;) 1(X 是原始数据) 0(X 的累加生成(AGO )值。 (2)将同一数据列的前k 项元素累加后生成新数据列的第k 项元素,这就是数据处理。表示为: ∑==k n n X k X 1 )0() 1()()( (2) 不直接采用原始数据) 0(X 建模,而是将原始的、无规律的数据进行加工处理,使之变得较有规 律,然后利用生成后的数据列来分析建模,这正是灰色系统理论的特点之一。 (3)对GM (1,1),其数据矩阵为 ???? ?? ? ? ?+--+-+-=1)]()1([5.01)]3()2([5.01)]2()1([5.0)1()1()1()1()1()1(N X N X X X X X B (3) 向量T N N X X X Y )](,),3(),2([)0()0()0( = (4)作最小二乘估计,求参数u a , N T T Y B B B u a 1)(?-=??? ? ??=α (4) (5)建立时间响应函数,求微分方程(1)的解为 a u e a u X t X at +-=+-))1(()1(?)0()1( (5)

灰色系统理论及其应用论文

灰色系统理论论文 专业班级:计科13级2班学号:1310101042 姓名:冯洋洋 指导老师:郭三党

基于GM(1,1)模型的江苏旅游业研究 摘要:实践表明,发展旅游业是推动服务业发展的重要方面,也是促进经济结构调整的重点领域,是统筹经济社会以及城乡区域协调发展的重要途径,也是解决民生问题,促进社会和谐的重要因素,也是满足人们生活需求、落实以人为本的内在要求,因为旅游直接就是为人服务的,本文通过运用GM(1,1)模型对其未来发展进行预测,提出了促进江苏旅游业可持续发展的对策建议。 关键词:灰色系统GM(1,1)江苏旅游 一、引言:江苏辖江临海,扼淮控湖,经济繁荣,教育发达,文化昌盛。地跨长江、淮河南北,京杭大运河从中穿过,拥有吴、金陵、淮扬、中原四大多元文化。江苏地理上跨越南北,气候、植被也同时具有南方和北方的特征。江苏东临黄海、太平洋,与上海市、浙江省、安徽省、山东省接壤,江苏拥有丰富的旅游资源,自然景观与人文景观交相辉映,有小桥流水人家的古镇水乡,有众口颂传的千年名刹,有精巧雅致的古典园林,有烟波浩渺的湖光山色,有规模宏大的帝王陵寝,有雄伟壮观的都城遗址,纤巧清秀与粗犷雄浑交汇融合,可谓是“吴韵汉风,各擅所长”。因此,通过分析江苏省旅游业发展现状,并对其未来发展进行预测,对进一步促进江苏旅游业可持续发展有着重要的现实意义。 江苏旅游业发展的现状分析 旅游业是21世纪全球发展前景最好的产业之一。据世界旅游组织预测:今后几年,世 界旅游业发展仍将保持5%左右的增长速度;到2010年,国际旅游人数将达到10亿人次:到2020年,全球国际旅游将达15.6亿人次。而中国到2020年将接待1.37亿入境旅游者居世界第一位,成为全球最大旅游目的地国家;中国出境旅游人数将达1亿人次,居世界第4位有望成为世界十大旅游客源国之一。国内旅游消费需求也将不断扩大,并日趋多样化。江苏省是我国七大重点旅游省市之一,也是我国经济、文化、科技和对外开放最发达的省份之一。作为传统旅游大省,“十五”以来,江苏积极实施政府主导的大旅游发展战略,旅游经济继续保持快速、协调的发展,成绩令人瞩目。具体表现在以下几个方面: 1、入境旅游持续增长 1)入境旅游者人数上升 “十五”以来,江苏入境旅游者人数持续上升。2005年全省接待入境旅游者378万人次比2004年增长23.4%,“十五”期间年均递增18.6%;而“十一五”开局之年的2006年全省入境旅游者达445.2万人次,同比增长17.7%。其中:外国人314.89万人次,同比增长20.1%;香港同胞47.41万人次,同比增长14.7%;澳门同胞4.30万人次,同比增长17.90%;台湾同胞78.59万人次,同比增长10.4%。 2)各地客源均有增长,亚洲仍是最主要的客源地 2006年,我省接待入境旅游者中外国人314.89万人次,其中亚洲182.89万人次,同比增长

灰色预测模型理论及其应用

灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测,就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的,但毕竟是有序的、有界的,因此这一数据集合具备潜在的规律,灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可,这和时间序列分析,多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此,对于只有少量观测数据的项目来说,灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 1.1灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的,即系统的信息是充足完全的,我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知,一团漆黑,只能从它同外部的联系来观测研究,这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间,灰色系统的一部分信息是已知的,一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点:灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 1.2灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度,即进行关联度分析,并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性,可以用它来建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类: (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或者达到某特征量的时间。 (2) 畸变预测(灾变预测)。通过模型预测异常值出现的时刻,预测异常值什么时候出现在特定时区内。 (3) 波形预测,或称为拓扑预测,它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测,是对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型,在预测系统整体变化的同时,预测系统各个环节的变化。 上述灰预测方法的共同特点是: (1)允许少数据预测; (2)允许对灰因果律事件进行预测,比如 灰因白果律事件:在粮食生产预测中,影响粮食生产的因子很多,多到无法枚举,故为灰因,然而粮食产量却是具体的,故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。白因灰果律事件:在开发项目前景预测时,开发项目的投入是具体的,为白因,而项目的效益暂时不很清楚,为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。

21.灰色系统关联度分析法

21.灰色系统关联度分析法

21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度,称为关联度。它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况,也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致,则认为两者关联度大;反之,两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的,两者的区别在于第一,它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程,而相关分析则基于概率论的随机过程;第二,分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较,而相关分析是因素间数组的比较;第三,数据量要求不同。关联分析不要求数据太多,而相关分析则需有足够的数据量;第四,研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程,而相关分析则以静态研究为主。因此,关联度分析适应性更广,在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。

21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤:(1) 原始数据变换;(2) 计算关联系数;(3) 求关联度; (3) 排关联序;(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤,可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 t n x x x x x x x x x x x x t t n t n n m m n m 1 2 11122111222212 ()()()()()()()()()()()() 亦即 {{{1(0)2(0)m (0)X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数,这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列: {X 0(0) (t )} (t =1, 2, …, N ) 该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点,可给关联度一个量化模型,其计算方法与步骤具体叙述如下: (1) 原始数据变换 由于系统中各因素的量纲(或单位)不一定相

灰色系统理论实验报告

第三次实验报告要求 实验目的: 掌握均值GM(1,1)模型、离散GM(1,1)模型、原始差分GM(1,1)模型及均值差分GM(1,1)模型的建模机理,并利用这四种模型对一些社会经济问题进行模拟预测。 实验内容: 对我国31个省市2002-2012年的能源消费和能源生产总量进行建模,分别建立均值GM(1,1)模型、离散GM(1,1)模型、原始差分GM(1,1)模型及均值差分GM(1,1)模型,比较四种模型的模拟精度,并利用四种模型分别对2013-2014年的能源消费和能源生产总量进行预测,利用预测精度最高的模型对2015-2010年的能源消费和能源生产总量进行预测。要求写出每种预测模型的建模过程及时间响应式。 每个小组对应不同省或市,不得有相同。 1.均值GM(1,1)模型 1.1对消费 (1) 初始化建模原始序列 9005,10595,13074,14625,16234,17838,18976,19751,21438,23061,23647 (2)原始序列的1-AGO生成 9005.0000,19600.0000,32674.0000,47299.0000,63533.0000,81371.0000,100347.0000,12009 8.0000,141536.0000,164597.0000,188244.0000 (3)1-AGO生成序列的紧邻均值生成 14302.5000,26137.0000,39986.5000,55416.0000,72452.0000,90859.0000,110222.5000,1308 17.0000,153066.5000,176420.5000 (4) 计算灰色模型发展系数a和灰色作用量b a=-0.077 b=11254.338 (5) 模拟值与模拟误差 序号实际数据模拟数据残差相对模拟误差 ------------------------------------------------------------ 2 10595.000 12414.895 -1819.895 17.177% 3 13074.000 13404.451 -330.451 2.528% 4 14625.000 14472.882 152.118 1.040%

灰色系统理论

灰色系统理论 灰色系统理论是20世纪80年代,由中国华中理工大学邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科,它是基于数学理论的系统工程学科。主要解决一些包含未知因素的特殊领域的问题,它广泛应用于农业、地质、气象等学科。 1982年,中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论,是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。灰色系统理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。社会、经济、农业、工业、生态、生物等许多系统,是按照研究对象所属的领域和范围命名的,而灰色系统确是按颜色命名的。在控制论中,人们常用颜色的深线形容信息的明确程度,如艾什比(Ashby)将内部信息未知的对象称为黑箱(BlackBox),这种称谓已为人们普遍接受。我们用“黑”表示信息未知,用“白”表示信息完全明确,用“灰”表示部分信息明确、部分信息不明确。相应地,信息完全明确的系统称为白色系统,信息未知的系统称为黑色系统,部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。 老三论小释 信息论 是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。这两个方面又由信息传输定理、信源-信道隔离定理相互联系。 什么是信息?信息现代定义。[2006年,医学信息(杂志),邓宇等]. 信息是物质、能量、信息及其属性的标示。逆维纳信息定义 信息是确定性的增加。逆香农信息定义 信息是事物现象及其属性标识的集合。2002年 控制论:是研究动物(包括人类)和机器内部的控制与通信的一般规律的学科,着重于研究过程中的数学关系 协同论 主要研究远离平衡态的开放系统在与外界有物质或能量交换的情况下,如何通过自己内部协同作用,自发地出现时间、空间和功能上的有序结构。协同论以现代科学的最新成果——系统论、信息论、控制论、突变论等为基础,吸取了结构耗散理论的大量营养,采用统计学和动力学相结合的方法,通过对不同的领域的分析,提出了多维相空间理论,建立了一整套的数学模型和处理方案,在微观到宏观的过渡上,描述了各种系统和现象中从无序到有序转变的共同规律。

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度(即两因素变化大小,方向与速度的相对性) 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大,两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 (1)初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵

(2)均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 (3)区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ(Xi) 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ(i) 称为关联系数,其中ρ称为分辨系数,ρ∈(0,1),常取0.5.实数第二级最小差,记为Δmin。两级最大差,记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ(Xi)也可简化如下列公式: 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻(即曲线

第二十八章灰色系统理论及其应用

第二十八章灰色系统理论及其应用 客观世界的很多实际问题,其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解, 人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚,只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发,研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下,如何对实际问题进行分析和解决。 §1 灰色系统概论 客观世界在不断发展变化的同时,往往通过事物之间及因素之间相互制约、相互 联系而构成一个整体,我们称之为系统。按事物内涵的不同,人们已建立了工程技术、社会系统、经济系统等。人们试图对各种系统所外露出的一些特征进行分析,从而弄清楚系统内部的运行机理。从信息的完备性与模型的构建上看,工程技术等系统具有较充足的信息量,其发展变化规律明显,定量描述较方便,结构与参数较具体,人们称之为白色系统;对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系统等,人们无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大,带来建立模型的困难。这类系统内部特性部分已知的系统称之为灰色系统。一个系统的内部特性全部未知,则称之为黑色系统。 区别白色系统与灰色系统的重要标志是系统内各因素之间是否具有确定的关系。 运动学中物体运动的速度、加速度与其所受到的外力有关,其关系可用牛顿定律以明确的定量来阐明,因此,物体的运动便是一个白色系统。 当然,白、灰、黑是相对于一定的认识层次而言的,因而具有相对性。某人有一 天去他朋友家做客,发现当外面的汽车开过来时,他朋友家的狗就躲到屋角里瑟瑟发抖。他对此莫名其妙。但对他朋友来讲,狗的这种行为是可以理解的,因为他知道,狗在前不久曾被汽车撞伤过。显然,同样对于“狗的惧怕行为”,客人因不知内情而面临一个 黑箱,而主人则面临一个灰箱。 作为实际问题,灰色系统在大千世界中是大量存在的,绝对的白色或黑色系统是 很少的。随着人类认识的进步及对掌握现实世界的要求的升级,人们对社会、经济等问题的研究往往已不满足于定性分析。尽管当代科技日新月异,发展迅速,但人们对自然界的认识仍然是肤浅的。粮食作物的生产是一个实际的关系到人们吃饭的大问题,但同时,它又是一个抽象的灰色系统。肥料、种子、农药、气象、土壤、劳力、水利、耕作及政策等皆是影响生产的因素,但又难以确定影响生产的确定因素,更难确定这些因素与粮食产量的定量关系。人们只能在一定的假设条件(往往是一些经验及常识)下按照某种逻辑推理演绎而得到模型。这种模型并非是粮食作物生产问题在理论认识上的“翻版”,而只能看作是人们在认识上对实际问题的一种“反映”或“逼近”。 社会、经济、农业以及生态系统一般都会有不可忽略的“噪声”(即随即干扰)。 现有的研究经常被“噪声”污染。受随机干扰侵蚀的系统理论主要立足于概率统计。通过统计规律、概率分布对事物的发展进行预测,对事物的处置进行决策。现有的系统分-416- 析的量化方法,大都是数理统计法如回归分析、方差分析、主成分分析等,回归分析是应用最广泛的一种办法。但回归分析要求大样本,只有通过大量的数据才能得到量化的规律,这对很多无法得到或一时缺乏数据的实际问题的解决带来困难。回归分析还要求样本有较好的分布规律,而很多实际情形并非如此。例如,我国建国以来经济方面有几次大起大落,难以满足样本有较规律的分布要求。因此,有了大量的数据也不一定能得到统计规律,甚至即使得到了统计规律,也并非任何情况都可以分析。另外,回归分析

灰色系统理论及其应用

第1章灰色系统的概念与基本原理 复习思考题 一、选择题: 1.灰色系统理论着重研究的对象是()。 A.外延明确,内涵明确 B.外延不明确,内涵明确 C.外延明确,内涵不明确 D. 外延不明确,内涵不明确 2.下面哪个不是常用的不确定性系统的研究方法()。 A.概率统计 B.模糊数学 C.灰色系统 D.运筹学 第3章灰色关联分析 例3.2.1 我国2001-2005年国内生产总值以及第一产业、第二产业、第三产业数据(单位:千亿元)分别如下: 国内生产总值为(1),(2),(3),(4),(5)) (109.7,120.3,135.8,159.9,183.1) 第一产业产值为(1),(2),(3),(4),(5)) (15.5,16.2,17.1,21.0,23.1) 第二产业产值为(1),(2),(3),(4),(5)) (49.5,53.9,62.4,73.9,87.0) 第三产业产值为(1),(2),(3),(4),(5)) (44.6,50.2,56.3,65.0,73.0) 资料来源:2006中国统计年鉴。 以国内生产总值为系统特征序列,计算灰色关联度。 例3.3.1 设序列(1),(2),(3),(4),(5),(7))=(10,9,15,14,14,16), (1),(3),(7))=(46,70,98),试求其绝对关联度。

例3.3.2 计算例3.3.1中与相对关联度。 复习思考题 一、选择题: 1.灰色关联分析的基本思想是()。 A.根据序列曲线几何形状的相似程度来判断联系是否紧密 B.通过回归分析来研究变量之间的关系 C.其基本思想与主成分分析一样 D.以上答案皆错 2.以下说法正确的是() A.对一个抽象的系统分析,首先要选准反映系统行为特征的数据序列 B.对一个抽象的系统分析,首先要选准系统行为特征的映射量 C.系统分析,要明确系统行为特征的映射量和影响系统主行为的有效因素 D.以上答案皆正确 3.若为经济要素,k为时间,(k)为因素在时刻k的观测数据,则(1),(2)(n))是() A.经济行为时间序列 B.经济行为指标序列 C.经济行为部门序列 D.经济行为横向序列 4.设(1),(2)(n))为因素的行为序列,为序列算子且 (1),(2)(n)),其中(k)=(k)/(1),(1)0,k=1,2,,n,则称为() A.初值化算子 B.均值化算子 C.区间值化算子 D.逆化算子 四、计算题 1.给定两数据序列=(3.5,4.7,6.3,8.2,10),=(3.2,5.1,7.0,8.6,10.4) 分别取=0.3,0.5,0.7,用3.2节关联度模型计算的关联度。

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