灰色系统理论与应用指导手册

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南京航空航天大学经济管理学院 - 灰色系统理论及其应用

南京航空航天大学经济管理学院 - 灰色系统理论及其应用

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第一章:灰色系统的概念与基本原理
二、灰色系统与几种不确定问题方法的比较。
模糊数学着重研究“认知不确定”问题,其研究对 象 具有“内涵明确,外延不明确”的特点。主要凭借经验, 借助于隶属函数进行处理。 概率统计研究的是“随机不确定”现象的历史统计 规律,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的大小,其出发点是, 大样本,且对象服从某种典型分布。 灰色系统研究的是“部分信息明确,部分信息未知”
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股票投资价值灰色系统模型及应用

股票投资价值灰色系统模型及应用

股票投资价值灰色系统模型及应用【摘要】本文旨在探讨股票投资价值灰色系统模型及其应用。

首先介绍了灰色系统理论的基本概念,然后详细解析了股票投资价值分析方法。

接着分析了灰色系统在股票投资中的应用,并提出了股票投资价值灰色系统模型。

通过实证分析和结果讨论,验证了该模型的有效性。

总结了股票投资价值灰色系统模型的有效性,探讨了未来的发展方向,并对研究结论进行了总结。

本文旨在为股票投资者提供一种新的分析方法,帮助他们更准确地评估股票的价值,提高投资的成功率和效益。

【关键词】股票投资、灰色系统、模型、应用、价值分析、理论、实证分析、结果讨论、有效性、未来发展方向、结论总结1. 引言1.1 股票投资价值灰色系统模型及应用本文通过对灰色系统理论的概述,股票投资价值分析方法的介绍,以及灰色系统在股票投资中的具体应用等内容的探讨,将展示股票投资价值灰色系统模型的构建过程和实际运用情况。

通过实证分析与结果讨论,我们将评价该模型的有效性,并在结尾部分探讨未来发展方向。

通过对股票投资价值灰色系统模型及应用的研究,我们希望为投资者提供更科学、更准确的投资决策方法,同时也推动灰色系统理论在股票投资领域的深入应用和发展。

2. 正文2.1 灰色系统理论概述灰色系统理论是由中国科学家梁元河教授于1982年首次提出的一种非确定性系统理论。

灰色系统理论是研究不确定性和部分信息的系统理论,它适用于数据不完备和不确定性分布不均的情况下的建模和预测。

灰色系统理论的主要特点是能够处理非线性、非稳定、非均匀和非完备的信息,使得原本难以分析的问题得以有效处理。

在灰色系统理论中,将数据分为已知和未知两部分,已知部分称为白色数据,未知部分称为灰色数据。

通过对灰色数据进行处理和建模,可以揭示数据的内在规律和趋势,从而实现对未知信息的预测和分析。

灰色系统理论已被广泛应用于各个领域,包括经济管理、环境保护、医学科研等。

在股票投资领域,灰色系统理论也具有重要的应用价值。

第三章灰色系统理论及其应用

第三章灰色系统理论及其应用

第三章灰色关联分析一般的抽象系统,如社会系统,经济系统,农业系统,生态系统等都包含有许多种因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。

我们常常希望知道众多的因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素,哪些因素对系统发展影响大,哪些因素对系统发展影响小,哪些因素对系统发展起推动作用需加强,哪些因素对系统发展起阻碍作用需抑制……数理统计中的回归分析,方差分析,主成分分析等都是用来进行系统特征分析的方法。

但数理统计中的分析方法往往需要大量数据样本,且服从某个典型分布。

灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾.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。

曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小。

例如某地区农业总产值X,0种植业总产值X,畜牧业总产值2X和林业总产值3X,从11997-2002年共6年的统计数据如下:X=(18,20,22,35,41,46)X=(8,11,12,17,24,29)1X=(3,2,7,4,11,6)20X =(5,7,7,11,5,10)从直观上看,与农业总产值曲线最相似的是种植业总产值曲线,而畜牧业总产值曲线和林果业总产值去与农业总产值曲线在几何形状上差别较大。

因此我们可以说该地区的农业仍然是以种植业为主的农业,畜牧业和林果业还不够发达。

3.1灰色关联因素和关联算子集进行系统分析,选准系统行为特征的映射量后,还需进一步明确影响系统行为的有效因素。

如要作量化研究分析,则需要对系统行为特征映射量和各有效因素进行处理,通过算子作用,使之化为数量级大体相近的无量纲数据,并将负相关因素转化为正相关因素。

定义3.1.1设((1),(2),,())ii i i X x x x n =为因素i X 的行为序列,1D 为序列算子,且1111((1),(2),,())i i i i X D x d x d x n d =其中1()()(1)0;1,2(1)i i i i x k x k d x k nx =≠=,则称1D 为初值化算子。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用

5 灰色模型
5.1 GM(1,1) 模型
将时刻 k 2,3,, n 视为连续变量t 则数列 x(1) 就可视为时间 t 的函数,x(1) x(1) (t) GM(1,1) 的白化型为:
dx(1) ax(1) (t) b dt
5 灰色模型
5.2 GM(1, N)模型
GM (1, N) :模型是一阶的,包含N个变量的灰色模型
x(1) 的灰导数为: d (k) x(0) (k) x(1) (k) x(1) (k 1), k 2,3,, n
5 灰色模型
5.1 GM(1,1) 模型
x(1) 的紧邻均值序列为: z(1) (z(1) (2), z(1) (3),, z(1) (n))
z(1) (k) 0.5x(1) (k) 0.5x(1) (k 1), k 2,3,, n
1 n
n
( k
k 1
)2
6 灰色预测
6.2 灰色预测的步骤
(5)小误差概率合格模型: 小误差概率为:
p P k 0.67445S1
给定 p0 0, p p0 称模型为小误差概率合格模型
6 灰色预测
6.2 灰色预测的步骤
常用精度等级:
6 灰色预测
6.3 Verhulst GM (2,1) DGM
2 2
可容覆盖区域:(e n1 , e n2 )
2 2
(k ) (e n1 , e n2 )
6 灰色预测
6.2 灰色预测的步骤
1.数据的检验与处理:
2 2
(k ) (e n1 , e n2 )
2 2
(k ) (e n1 , e n2 )
数据列可用为模型的预测数据 数据列需进行变换处理
平移变换

灰色系统理论及其应用

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。

灰色系统理论与应用学习指南

灰色系统理论与应用学习指南

灰色系统理论与应用学习指南第一章 灰色系统的概念与基本原理一、识记1、灰色系统理论的产生与发展动态;2、灰色系统的基本概念;3、灰色系统的基本原理;4、灰数的概念与分类;5、灰数白化及灰度的概念。

二、理解1、几种不确定性方法的比较;2、区间灰数的运算;3、灰数白化的规则与算法。

4、灰数灰度的公理化定义。

三、思考与练习1、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2、试简述概率统计、模糊数学和灰色系统理论是三种最常用的不确定性系统研究方法的异同点。

3、试分析灰色系统理论在横断学科群中的地位。

4、请概述灰色系统的概念,并举出两个实际生活中灰色系统的例子。

5、请简要回答灰色系统的六个基本原理。

6、设1⊗∈[3, 4],2⊗∈ [1, 2],试求下列各式的值:12⊗-⊗,12⊗+⊗,11-⊗,12⊗⋅⊗,12⊗⊗7、请简述灰数白化的具体含义?并解释等权白化、等权均值白化、典型白化权函数的定义及其特征。

8、什么是灰度?你对灰度的测度有什么好的建议或想法?第二章序列算子与灰色序列生成一、识记1、冲击扰动序列、算子和缓冲算子概念;2、缓冲算子公理;3、均值生成算子、序列的光滑性概念;4、序列的光滑比和准光滑序列;5、累加生成算子和累减生成算子的概念。

二、理解1、缓冲算子的性质;2、实用缓冲算子的构造;3、强化缓冲算子的设计;4、弱化缓冲算子的设计;5、利用均值生成构造新序列;6、累加与累减生成算子的计算;7、级比生成算子;8、准指数规律。

三、应用1、利用缓冲算子来模拟系统行为数据序列。

2、分别利用不同的算子来模拟。

四、思考与练习1、什么是弱化算子?试举例说明。

2、什么是准光滑序列?3、什么是一次累加生成算子?4、下面哪个不是缓冲算子公理()A 不动点公理B 信息充分利用公理C 唯一性公理D 解析化,规范化公理5、若序列)XD为(),(X,则二阶缓冲序列21015535388,23480,12588A (10155,12588,23480,35388)B(15323,17685,29456,34567)C (22341,34215,31625,43251)D(27260,29547,32411,35388)6、什么是光滑连续函数?7、什么是序列的光滑比及其意义?8、简要说明累加生成的灰指数律.9、计算:河南省长葛县乡镇企业产值数据(1983-1986年)为X = (10155,12588,23480,35388)其增长势头很猛,1983-1986年每年平均递增51.6%,尤其是1984-1986年,每年平均递增67.7%,参与该县发展规划编制工作的各阶层人士(包括领导层、专家层、群众层)普遍认为该县乡镇企业产值今后不可能一直保持这么高的发展速度。

数学建模——灰色系统理论及其应用

数学建模——灰色系统理论及其应用
2 r 1 r 1 r
x
r
k x k , k 1,2,, n
r x r k r 1 x r k r 1 x r k 1







四、灰色预测的步骤
1.数据的检验与处理
首先,为了保证建模方法的可行性,需要对已知数据列做必要的检验处理。 设参考数据为 x(0) ( x(0) (1), x(0) (2),...,x(0) (n)),计算数列的级比
2 n 1 2 n2
(0)
y (0) (k ) x(0) (k ) c, k 1,2,...,n
五、灰色预测计算实例
例4 北方某城市1986~1992 年道路交通噪声平均声级数据见表6 表6 市近年来交通噪声数据[dB(A)]
第一步: 级比检验 建立交通噪声平均声级数据时间序列如下:
(三)、主要内容
灰色系统理论经过 10 多年的发展,已基本 建立起了一门新兴学科的结构体系,其主 要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理 论体系、以晦涩关联空间为依托的分析体 系、以晦涩序列生成为基础的方法体系, 以灰色模型( G,M)为核心的模型体系。 以系统分析、评估、建模、预测、决策、 控制、优化为主体的技术体系。
x i
1
0 与 x i 之间满足下述关系,即


x 1 k x 0 m
为数列 i x x i 则称数列
1
0
m 1
k
的一次累加生成数列。
显然,
r
次累加生成数列有下述关系:
x r k x r k 1 x r 1 k
(四)、应用范畴
灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面: (1)灰色关联分析。 (2)灰色预测:人口预测;初霜预测; 灾变预测….等等。 (3)灰色决策。 (4)灰色预测控制。

灰色系统理论及其在决策分析中的应用

灰色系统理论及其在决策分析中的应用

灰色系统理论及其在决策分析中的应用随着社会的不断发展和科技的不断进步,决策分析已成为企业等组织科学管理的必要手段。

而面对越来越多的信息和数据,如何通过分析来做出科学决策也成为人们亟待解决的问题。

灰色系统理论作为一种新的分析方法,受到了越来越多的关注。

一、灰色系统理论概念灰色系统理论是由我国科学家李学凌研究提出的一种新型理论,包括灰色系统动力学、灰色系统模型、灰色关联分析、灰色综合评价等方法。

所谓灰色,是指存在一定程度不确定性的事物,即信息或知识不完备的系统。

而灰色系统理论意在通过对这些灰色系统的分析,揭示其内在机理,预测其发展趋势,从而进行科学决策。

二、灰色系统理论方法灰色系统理论方法包括:1. 灰色关联分析方法:通过相似性比较,建立变量间的关联关系模型,从而揭示变量之间的影响机理。

例如,企业的销售额与广告投入、市场容量等因素之间的关系可以通过灰色关联分析找到。

2. 灰色综合评价方法:将多个因素的影响情况综合考虑,通过建立评价模型进行分析。

例如,对于一个新产品的推广,可以通过灰色综合评价方法综合考虑市场需求、产品特点、市场竞争等因素,来评估该产品的推广前景。

3. 灰色系统预测方法:对于一个未来发展趋势不确定的系统,通过建立预测模型,预测其未来的发展情况。

例如,对于一个企业的销售额,可以通过灰色系统预测方法建立销售额的预测模型,预测未来销售额的变化情况。

三、灰色系统理论在决策分析中的应用灰色系统理论在决策分析中的应用可以大致分为以下三个方面:1. 风险预测:灰色系统理论方法可以将多个因素的影响情况综合考虑,对未来可能发生的风险进行评估和预测。

例如,在做企业投资决策时,可以通过灰色系统理论方法对风险进行预测,从而有效减少投资风险。

2. 绩效评价:灰色系统理论方法可以对多因素进行综合评价,从而对某个绩效进行客观评价。

例如,在对企业销售绩效进行评价时,可以将销售额、市场份额、用户满意度等因素进行灰色综合评价,从而得出该企业销售绩效的客观评价结果。

灰色系统理论及其应用(精)

灰色系统理论及其应用(精)

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(系统科学---系统理论)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。

三种不确定性系统研究方法的比较分析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。

灰色系统理论建模全教程精选全文

灰色系统理论建模全教程精选全文
相对误差检验法
设按GM (1.1)建模法已求出Xˆ (1) ,并将Xˆ (1)做一次累
减转化为Xˆ (0) ,即
Xˆ (0) [ xˆ (0) (1), xˆ (0) (2), , xˆ (0) (n)]
(2 31)
计算残差得
E [e(1), e(2), , e(n)] X (0) Xˆ (0)
一、关联分析的背景
一、关联分析的背景
一、关联分析的背景 序列曲线的几何形状比较
应用举例
问题:对该地区总收入影响较直接的是养猪业还是养 兔业?
二、应用举例
二、关联系数的定义
二、关联度的定义
一般取 0.5
应用举例
应用举例
Step 1. 选取参照数列 选取铅球运动员专项成绩作为参照数列
n k1
n k1
计算后验差比为
C S2 / S1
计算小误差概率为
p P e(k) e 0.6745S1
(2 36)
(2 37)
指标C和p是后验差检验的两个重要指标.指标C越小 越好, C 越小表示S1大而S2越小.S1大表示原始数据方差 大,即原始数据离散程度大.S2小表示残方差小,即残 差离散程度小.C小就表明尽管原始数据很离散,而模 型所得计算值与实际值之差并不太离散.
小误差概率p 0.95<=p
2级(合格) 0.35<C<=0.5
0.80<=p<0.95
3级(勉强) 0.5<C<=0.65
0.70<=p<0.80
4级(不合格 0.65<C
P<0.70
于)是,模型的精度级别 Max p的级别,C的级别
关联度检验法
灰关联分析实质上就是比较数据到曲线几何形状

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用
灰色系统理论及其应用是一个重要的研究要点。

它是一种系统化
的解决实际问题的技术。

它是应用松弛确定和比较方法来研究具有不
确定性的实际系统的技术。

灰色系统理论主要有五个内容:一是灰色系统的建模方法,二是
相关性分析技术,三是灰色关联分析,四是灰色回归建模,五是模糊
优化建模。

它的应用主要是在能源和经济领域。

灰色系统理论在能源领域的应用可以解决能源供应系统和使用系
统的不确定性问题,使能源供求平衡,从而实现节能减排。

在经济领域,它可以作为效率测度、预测分析、价格测度以及投资评估等决策的技术,正确估计企业的发展趋势,有助于企业的成功。

灰色系统理论及其应用是一个重要的研究要点,它有效利用了弱
规则、模糊逻辑和时滞等技术,使我们能够更加深入地研究和分析不
确定性的实际问题,把不同的概念结合起来,有可能为解决现代实际
问题提供新思路。

灰色系统理论及其应用(精)

灰色系统理论及其应用(精)

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(系统科学---系统理论)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。

三种不确定性系统研究方法的比较分析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。

灰色系统理论及其应用研究

灰色系统理论及其应用研究

灰色系统理论及其应用研究灰色系统理论是一种数学模型和方法,它是由我国学者陈纳德于 1982 年提出,用于研究那些缺乏足够数据的系统。

灰色系统理论在实际应用中具有广泛的应用,包括预测、决策、优化等多个方面。

本文将探讨灰色系统理论及其应用研究的相关内容。

一、灰色系统理论的基本概念灰色系统理论是通过研究那些缺乏足够数据的系统,来揭示研究对象内在的本质规律和发展趋势。

所谓“灰色系统”,是指一些具有未知或不完善信息的系统。

灰色系统理论主要研究以下四个方面内容:1. 灰色数学模型:灰色数学模型是研究灰色系统所采用的一种数学模型,其本质是一种差分方程模型。

通过对灰色数学模型的参数估计和求解,可以预测和评估灰色系统的发展趋势和变化规律。

2. 灰色关联分析:灰色关联分析是一种多指标间相互关联的分析方法,通过分析各指标之间的关联度,来评估和比较各指标在影响因素中的重要程度。

3. 灰色决策:灰色决策是一种用于评估和选择方案的决策方法,通过建立决策模型和策略,来优化和决策不完备和不确定的问题。

4. 灰色优化:灰色优化是一种用于求解灰色模型参数和优化决策的方法,通过对灰色系统的数据进行拟合和调整,来优化模型的预测效果和决策效果。

二、灰色系统理论的应用研究灰色系统理论在实际应用中具有广泛的应用,包括预测、决策、优化等多个方面。

以下是灰色系统理论的具体应用研究。

1. 预测应用:灰色预测是灰色系统理论最为重要的应用之一。

通过对不完整或不确定的数据进行建模和预测,来预测未来的趋势和变化规律。

例如,在经济、气象、流量等领域,灰色预测被广泛应用于预测金融、天气、水文等方面。

2. 决策应用:灰色决策是一种用于评估和选择方案的决策方法。

通过建立决策模型和策略,来优化和决策不完备和不确定的问题。

例如,在风险评估、工程设计、能源管理等领域,灰色决策被广泛应用于评估选择方案和决策。

3. 优化应用:灰色优化是一种用于求解灰色模型参数和优化决策的方法。

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X 4 = (20,25.6,23.3,29.2,30)
10、计算:
河南省长葛县乡镇企业经济的灰色关联分析
80 年代中期,长葛县乡镇企业发展比较快,1983 年到 1986 年,平均每年递
增 51.6%, 乡镇企业经济在全县经济发展中占有重要地位。 1986 年全县乡镇企业 产值达 35388 万元,占工农业总产值的 60%。如何有效地加速乡镇企业发展, 促进经济起飞,是当时全县上下普遍关心的问题。据分析,乡镇企业产值主要与 固定资产、流动资产、劳动力、企业留利四个因素有关。长葛县乡镇企业产值及 相关因素行为数据如表 1 所示。 表1 年份 变量 单位:万元
三、应用
1、应用 GM(1,1)模型来模拟数据拟合; 2、用 GM(1,1)模型群来建模; 3、应用不同 GM 模型来模拟数据。
四、思考与练习
1、请简述灰色系统的五步建模法的原理及步骤。 2、简述灰色作用量的概念及其存在的意义。 3、什么是近邻均值生成序列? 4、简述三种 GM(1,1)模型的异同。 5、什么是新陈代谢 GM(1,1)? 6、计算:
⊗1 − ⊗2 , ⊗1 + ⊗2 , ⊗1−1 , ⊗1 ⋅ ⊗2 , ⊗1 ⊗2
7、请简述灰数白化的具体含义?并解释等权白化、等权均值白化、典型白化权 函数的定义及其特征。 8、什么是灰度?你对灰度的测度有什么好的建议或想法?
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第二章
一、识记
灰方程及灰矩阵
1、灰色代数方程、灰色微分方程、灰色矩阵的概念; 2、灰色矩阵的运算规则; 3、灰色特征方程与灰色特征向量的概念; 4、灰色矩阵的奇异性的概念; 5、灰色特征值与灰色特征向量的概念。
灰色系统理论与应用指导手册
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、识记
1、灰色系统理论的产生与发展动态; 2、灰色系统的基本概念; 3、灰色系统的基本原理; 4、灰数的概念与分类; 5、灰数白化及灰度的概念。
二、理解
1、几种不确定性方法的比较; 2、区间灰数的运算; 3、灰数白化的规则与算法。 4、灰数灰度的公理化定义。
三、思考与练习
1、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 ( )
2、试简述概率统计、模糊数学和灰色系统理论是三种最常用的不确定性系统研 究方法的异同点。 3、试分析灰色系统理论在横断学科群中的地位。 4、请概述灰色系统的概念,并举出两个实际生活中灰色系统的例子。 5、请简要回答灰色系统的六个基本原理。 6、设 ⊗1 ∈ [3, 4], ⊗2 ∈ [1, 2],试求下列各式的值:
⎡⊗ 1o A1 (⊗) = ⎢ 11 ⎣ 1 1 ⎤ ⊗ 22 ⎥ ⎦

0 ⎤ a 23 ⎥ ⎥ 0 ⎥ ⎦
⎡⊗ 2 o A2 (⊗) = ⎢ 11 ⎣ 1
⎡a11 4 A4 (⊗) = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0
o
1⎤ 0⎥ ⎦;
⊗12 a 22 ⊗ 32 0 ⎤ 0 ⎥ ⎥ a 33 ⎥ ⎦
⎡ a11 3 A3 (⊗) = ⎢ ⎢⊗ 21 ⎢ ⎣ a31
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设有三个经济区,三个聚类指标分别为种植业收入、畜牧业收入、工副业收 入。第 i 个经济区关于第 j 个指标的样本值 xij (i, j = 1,2,3) 如矩阵 A 所示:
⎡ x11 A = ( xij ) = ⎢ ⎢ x 21 ⎢ ⎣ x31 x12 x 22 x32 x13 ⎤ ⎡80 20 100⎤ ⎢ ⎥ x 23 ⎥ ⎥ = ⎢40 30 30 ⎥ x33 ⎥ ⎦ ⎢ ⎣10 90 60 ⎥ ⎦
运输业: X 3 = ( x3 (1), x3 (2), x3 (3), x3 (4)) = (3.4,3.3,3.5,3.5) 商业:
X 4 = ( x4 (1), x 4 (2), x4 (3), x 4 (4)) = (6.7,6.8,5.4,4.7)
分别以 X 1 , X 2 为系统特征序列,计算灰色关联度。
试按高收入类、中等收入类、低收入类进行综合聚类。
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第六章
一、识记
1、五步建模思想; 2、GM(1,1)模型形式; 3、白化方程的含义; 4、GM(1,1)模型; 5、GM(2,1)模型; 6、Verhulst 模型的含义。
灰色系统模型
二、理解
1、GM(1,1)模型的计算; 2、残差 GM(1,1)模型的应用; 3、GM(1,1)模型群,比较新信息模型和新陈代谢模型; 4、GM(1,1)模型的适用范围; 5、GM(1,N)模型和 GM(0,N)模型; 6、GM 模型的参数优化;
三、应用
1、利用缓冲算子来模拟系统行为数据序列。 2、分别利用不同的算子来模拟。
四、思考与练习
1、什么是弱化算子?试举例说明。 2、什么是准光滑序列? 3、什么是一次累加生成算子? 4、下面哪个不是缓冲算子公理
若序列 X = (10155,12588,23480,35388) , 则二阶缓冲序列 XD 2 为 5、 ( )
四、思考与练习
1、何为灰色聚类评估?什么情况下要用灰色聚类评估? 2、试简述下限测度白化权函数、适中测度白化权函数、上限测度白化权函数的
特点,并作出其函数的特征图像。
k 3、下面的四个图像中,那个为白化权函数 f jk (−,−, x k j (3), x j ( 4)) 的图像
( )
A
B
C
D
4、简述灰色变权聚类和灰色定权聚类的不同点。 5、简述灰色定权聚类的计算步骤。 6、简述基于三角白化权函数的灰色评估方法的具体步骤。 7、何为灰色评估系数向量 σ i 的熵? 8、计算:
o
⊗12 ⊗ 22 ⊗ 32

.
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第三章
一、识记
序列算子与灰色序列生成
1、冲击扰动序列、算子和缓冲算子概念; 2、缓冲算子公理; 3、均值生成算子、序列的光滑性概念; 4、序列的光滑比和准光滑序列; 5、累加生成算子和累减生成算子的概念。
二、理解
1、缓冲算子的性质; 2、实用缓冲算子的构造; 3、强化缓冲算子的设计; 4、弱化缓冲算子的设计; 5、利用均值生成构造新序列; 6、累加与累减生成算子的计算; 7、级比生成算子; 8、准指数规律。
6、计算:
设序列
X 0 = ( x 0 (1), x0 (2), x0 (3), x 0 (4), x 0 (5), x0 (7)) = (10,9,15,14,14,16)
X 1 = ( x1 (1), x1 (3), x1 (7)) = (46,70,98)
试求其绝对关联度 ε 01 。
7、计算:
为系统特征行为序列:
X 1 = (308.58,310,295,346,367) X 2 = (195.4,189.9,189.2,205,222.7)
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X 3 = (24.6,21,12.2,15.1,14.57) X 5 = (18.98,19,22.3,23.5,27.655)
为相关因素行为序列,试作优势分析。
X 1 = ( x1 (1), x1 (3), x1 (7)) = (46,70,98)
试求其综合关联度 ε 01 。
9、计算:

Y1 = (170,174,197,216.4,235.8) Y2 = (57.55,70.74,76.8,80.7,89.85)
Y3 = (68.56,70,85.38,99.83,103.4)
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第五章
一、识记
1、灰色关联聚类; 2、灰色聚类的定义; 3、白化权函数; 4、灰色定权聚类; 5、灰色评估系数向量的熵。
灰色聚类评估
二、理解
1、灰色关联聚类; 2、灰色变权聚类的运用; 3、灰色定权聚类的运用; 4、基于三角白化权函数的灰色评估的步骤。
三、应用
1、运用灰色关联聚类分析变量相关性; 2、运用灰色变权和定权聚类进行分类; 3、综合应用各种方法来进行聚类分析。
对于原始数据序列
X ( 0 ) = (2.874,3.278,3.337,3.39,3.679)
补充新信息 x ( 0) (6) = 3.85 。试建立新信息模型和新陈代谢模型,并进行比较。
7、比较新信息模型、新陈代谢模型和老信息模型预测效果的优劣。 8、简述 GM(1,1)模型的适应范围。
二、理解
1、灰色方程的解以及解集; 2、灰色矩阵的运算规律; 4、灰色矩阵及其转置灰色矩阵; 5、对角矩阵以及三角矩阵的关系; 6、灰色矩阵的白化矩阵研究灰色矩阵的奇异性; 7、灰色特征值与灰色特征向量的求法。
三、思考与练习
1、简述灰色代数方程与灰色微分方程定义。 2、简述灰色矩阵的定义及其运算法则和运算规律。 3、何为对角灰阵?对角灰阵有何特殊性质? 4、简述灰色三角矩阵的特征及相关性质。 : 5、判定下述各灰色矩阵的奇异性(其中 aij ≠ 0 )
某市工业、农业、运输业、商业各部门的行为数据如下: 工业:


X 1 = ( x1 (1), x1 (2), x1 (3), x1 (4)) = (45.8,43.4,42.3,41.9)
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农业:
X 2 = ( x2 (1), x 2 (2), x2 (3), x 2 (4)) = (39.1,41.6,43.9,44.9)
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第四章
一、识记
灰色关联分析
1、灰色关联与回归分析、方差分析、主成分分析等方法的差别; 2、灰色关联因素和关联算子集的概念; 3、均值像、逆化像的概念; 4、范数的概念和类型; 5、灰色关联度的定义; 6、灰色关联序的定义; 7、灰色关联矩阵。
二、理解
1、灰色关联四公理的含义; 2、灰色相对关联度与绝对关联度的联系和差别; 3、灰色绝对和相对关联度的性质; 4、灰色综合关联度; 5、灰色斜率关联度、灰色点关联度; 6、优势分析。
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