图书介绍
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- 肖新平，毛树华著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030370129
- 出版时间：2013
- 标注页数：346页
- 文件大小：55MB
- 文件页数：357页
- 主题词：灰色预测；灰色决策－决策方法
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图书目录
第1章 灰预测与决策研究概况1
1.1引言1
1.2灰色系统研究团队3
1.3灰色系统研究成果7
1.3.1灰色系统研究论文7
1.3.2灰色系统研究项目9
第2章 灰预测与决策基础12
2.1灰预测数据信息12
2.2函数变换灰生成技术13
2.2.1仿射变换生成14
2.2.2函数变换生成17
2.3层次变换灰生成技术26
2.3.1累加生成与累减生成的矩阵表示26
2.3.2广义累加生成的矩阵表示31
2.4缓冲算子灰生成技术35
2.4.1弱化算子36
2.4.2强化算子41
2.5灰数与白化函数43
2.5.1灰数的信息覆盖43
2.5.2白化函数44
2.6基本粒子群算法46
2.6.1算法原理46
2.6.2 算法流程48
第3章 灰关联决策50
3.1点关联分析50
3.1.1点关联度模型50
3.1.2 点关联度特点53
3.1.3应用中应注意的问题55
3.1.4点关联分析方法应用55
3.2区间关联分析63
3.2.1区间关联度63
3.2.2 区间关联度应用66
3.2.3区间关联分析推广——多维关联分析68
3.3矩阵关联分析69
3.3.1矩阵关联度69
3.3.2矩阵关联度应用72
3.4混合序列关联分析77
3.4.1混合序列灰关联度77
3.4.2混合关联度应用85
3.5时滞关联分析86
3.5.1时滞灰关联分析86
3.5.2时滞灰关联分析应用87
3.6灰关联决策的灵敏度分析89
3.6.1灰关联决策原理90
3.6.2属性值的灵敏度分析90
3.6.3属性权重的灵敏度分析91
第4章 灰评估决策95
4.1灰统计决策95
4.1.1灰统计决策方法95
4.2灰聚类决策99
4.2.1灰聚类决策99
4.2.2灰聚类决策改进与推广104
4.3灰多局势决策106
4.3.1灰多局势决策方法106
4.4灰靶决策110
4.4.1灰靶决策方法110
4.5灰风险决策114
4.5.1灰风险决策方法114
4.5.2实例分析116
4.6灰随机决策117
4.6.1灰随机决策方法118
4.7灰色群决策124
4.7.1灰色群决策方法125
第5章 灰优化决策131
5.1灰线性规划131
5.1.1 灰线性规划基本概念131
5.1.2解集之间的关系133
5.1.3灰线性规划解法137
5.2灰色多目标线性规划144
5.3灰二层规划151
5.3.1灰色二层线性规划模型151
5.3.2 灰色二层线性规划模型解法155
5.4灰色混合整数线性规划158
5.4.1灰色混合整数线性规划158
第6章GM（1，1）预测模型165
6.1 GM（1，1）模型的发展165
6.2 GM（1，1）模型及三种表示166
6.2.1 GM（1，1）模型的显示表示166
6.2.2 GM（1，1）模型的参数包表示169
6.2.3 GM（1，1）模型的矩阵表示169
6.3 GM（1，1）模型形式及其误差分析172
6.3.1 GM（1，1）模型形式172
6.3.2定义型与内涵型等之间的误差分析173
6.3.3内涵型与白化型之间的误差分析174
6.3.4离散型与白化型之间的误差分析178
6.3.5 GM（1，1）模型与指数回归模型的比较180
6.4 GM（1，1）模型的建模条件181
6.4.1建模条件与建模机理181
6.4.2发展系数和级比的可容区与界区182
6.4.3 GM（1，1）建模步骤184
6.5 GM（1，1）模型优化方法189
6.5.1初始条件优化189
6.5.2初始点优化191
6.5.3病态性及其优化195
第7章 特殊序列灰预测模型202
7.1 GM（1，1，α）模型202
7.1.1 GM（1，1，α）模型202
7.1.2背景值系数与GM（1，1，α）模型参数之间的关系204
7.1.3 GM（1，1，α）模型发展系数的性质分析207
7.1.4背景值系数α对GM（1，1，α）模型相对误差的影响208
7.1.5实例分析209
7.2非等间隔序列GM（1，1）模型214
7.3含跳跃点序列GM（1，1）模型221
7.3.1含跳跃点序列及其灰生成222
7.3.2含跳跃点序列GM（1，1）模型223
7.3.3非等间隔含跳跃点序列GM（1，1）模型226
7.4阶段型序列GM（1，1）模型233
7.4.1等间隔阶段型序列GM（1，1）模型233
7.4.2非等间隔阶段型序列GM（1，1）模型236
7.5缓冲算子作用下灰预测模型243
7.5.1弱化算子作用下灰色模型243
7.6 GM（1.1）幂模型247
7.6.1 GM（1，1）幂模型248
7.6.2灰色Verhulst模型新解法251
7.7 GM（1，1｜Τ，r）模型253
7.8 GM（1，1|tan（κ-Τ）p， sin（κ-Τ）p）模型259
7.9广义累加GM（1，1）模型262
第8章 多维灰预测模型272
8.1 GM（1，N）模型272
8.1.1 GM（1， N）模型272
8.1.2积分变换下GM（1， N）模型277
8.2 GM（0， N）模型281
8.3 GM （1，N|Τ， r）模型285
8.4 MGM（1，N）模型288
8.5 MGM（1， N|tan（κ-Τ）p， sin （κ-Τ）p）模型295
第9章 灰预测与决策方法在智能交通中的应用300
9.1智能交通信号灯动态优化设计方法302
9.1.1智能交通信号灯优化设计原理302
9.1.2实例分析与模拟306
9.2基于小波分解与重构的交通流预测方法308
9.2.1基本原理与方法309
9.2.2实例分析310
9.3基于振荡因子的短时交通流灰色建模与预测313
9.3.1振荡交通流的灰色建模313
9.3.2实例分析316
9.4灰色关联决策在公路网综合评价中的应用318
9.4.1公路网综合评价的灰关联决策方法318
9.4.2全国九省（市）地区公路网状况综合评价320
参考文献324
索引342