基于EWM-MGRA的城市轨道交通线网客流均衡评价方法

针对城市轨道交通线网客流均衡性问题的抽象性和复杂性,提出基于熵值法和多层次灰色关联分析法的综合评价方法,用于评价城轨线网客流均衡方案.基于网络运输能力瓶颈车站和瓶颈区间理论,建立客流均衡评价体系,以熵值法为主结合层次分析法确定各评价指标的客观权重,基于多层次灰色关联分析法对多项客流均衡方案进行评价.熵值法和灰色关联分析法相结合,实现主客观评价方法的科学结合,评价结果更合理准确.同时,以上海市地铁网络为例,针对多个客流均衡方案,利用仿真预测各方案的客流均衡性数据,基于此数据得到多方案的均衡性评价结果.     

灰色关联决策在物流园区投资方案选择中的应用

物流园区的经济性是影响物流园区投资的主要因素,不同的投资方案对应不同的经济性。运用层次分析法处理评价过程中各因素的权重问题,再利用灰色关联决策对物流园区投资方案相关因素进行综合评价,确定最优方案。     

基于灰色模糊数的城市公交换乘站点综合评价分析

通过利用灰色模糊数的三参数区间数建立了城市公交换乘站点的综合评价模型,并结合模糊数学的思想,充分考虑了换乘因素中的灰色信息,更加全面、合理的对公交换乘站点进行了综合评价研究,克服了传统换乘算法在现实运用中缺乏人性化的缺陷.最后,通过算例分析,进一步验证了方法的有效性.     

加拿大水域航运事故灰色关联分析与区间预测

为增强中国-加拿大贸易货物水上运输的安全,对加拿大水域航运事故进行了灰色关联分析,并建立了灰色区间预测模型.计算了各类航运事故序列与航运事故总数序列的4种灰色关联度.接近关联度反映了序列空间相对位置和几何形状的相似性,基于接近关联度的事故致因排序较准确.加拿大水域航运事故总数序列为振荡序列,建立灰色区间模型预测其范围,该模型精度较高.用该灰色区间预测模型预测了2019-2022航运事故总数范围,预测结果可用,未出现病态.     

基于UML的航运物流能力灰色综合评价模型

传统的航运物流能力综合评价方法受到评价数据过多的影响,导致评价准确度较低,为此设计一个基于UML的航运物流能力灰色综合评价模型.采用UML技术对航运物流数据进行了建模,基于模型数据,引入层次分析法,建立了航运物流能力评价指标体系,处理专家评价等零散信息,计算了多层次指标的权重,描述不同灰度的权重向量,完成基于UML的航运物流能力灰色综合评价,获取受评对象的综合评价值.实验结果表明,此次研究的基于UML的航运物流能力灰色综合评价模型有效提高了评价准确度,并减少了评价时间.     

灰色模型在软土地基沉降预测中的应用

准确预测地基的最终沉降量，对道路工程的设计和施工极其重要，但目前尚无能够全面反映各种情况的理论公式和数值方法。利用灰色理论建立不等时距GM(1，1)模型，对软土地基沉降进行预测，取得了较高的准确度。为了满足应用灰色理论建模的条件，拓展其应用范围，采用三次样条插值函数建立等时距GM(1，1)模型的方法，对软土地基的沉降进行预测，通过秦沈客运专线路基断面的实测数据对模型进行验证，并与双曲线法进行对比分析，结果表明，灰色模型预测值更接近实测数据。     

不完全信息的多目标决策分析方法研究

通过对拟建公路的经济、环境、社会以及技术等方面的分析,建立了其建设方案的分层评价指标体系．针对现有综合评判的不足,利用灰色系统理论关联度和模糊层次分析法,建立了灰色模糊决策综合评价模型．利用该模型对该公路项目的3种方案进行综合评价,证明所建立的评价模型能够利用全部信息,将复杂的方案进行优劣排序,最后获得结果比较客观、公正的反映公路建设投资决策综合评价的实际情况．     

基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

基于灰色关联度的评标体系研究

针对工程建设招标中评标工作存在的片面追求低标价以及在综合评价中有时低标价与优质方案不可兼得的问题,提出了基于灰色关联度分析的评标体系。该体系可以根据招标条件设立覆盖全指标的参考数列,从而全面考查投标人对招标条件的响应程度并做出相对优劣的排序,为正确选择投标人提供一种新的评价方法。     

基于层次分析法和灰色关联度的方案决策模型研究

针对产品方案设计多目标决策的复杂性，建立了产品设计方案的评价系并对评价指标进行了规范化处理，在此基础上，运用层次分析法确定评价指标权值，以方案的灰色关联度作为评判准则，建立了一种多目标决策模型。     

灰色优化决策模型及其在城市公交规划中的应用

通过对多指标决策问题的研究,根据灰色系统中信息透明度原则和信息论中信息有无偏好的原则,在兼顾方案偏好信息和客观信息的基础上,提出了以灰色关联度和客观信息熵为依据的多指标决策的灰色优化模型.模型采用拉格朗日函数确定各指标权重值,增大了权重值确定的客观性,适用于多指标权重未知的决策问题.用该模型对某城市公交线网规划方案进行了优化决策,并获得了较为满意结果.     

灰色最小二乘马尔可夫链预测算法

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点。将灰色模型预测方法GM（1,1）、最小二乘法与马尔可夫链预测相结合,提出灰色最小二乘马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国能源消费总量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论。从而证明,灰色最小二乘马尔可夫链改进方法是个好算法,更有利于决策者的经济决策行为。     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

基于灰关联分析的动态混合型多指标决策

研究了一类只有部分指标权重信息且指标值为精确数、区间数和语言类模糊数相结合的动态混合型多指标决策问题,提出一种基于灰矩阵关联度的动态混合型多指标决策方法,并给出一个具体的投资决策实例,结果表明:该方法是有效和可行的,从而为解决动态混合型多指标决策问题提供了一种新的途径.     

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轨道几何形状检测数据是一个随时间变化具有随机特征的时间序列,反映轨道几何状态的变化.在本文中,灰色关联度理论用于研究轨道水平不平顺时间序列数据,挖掘时间序列数据之间隐含的关系;经过普遍适应性改进和残差修正改进的灰色GM（1,1）模型预测固定测点轨道不平顺长期状态变化趋势,随机线性AR和卡尔曼滤波模型分析单元区段轨道不平顺短期变化趋势,探索轨道状态变化随机数据序列中隐藏的规律并进行预测.短期和长期预测模型验证结果表明,三种模型是有效的,能够达到预期的精度.     

基于灰色理论的高速公路软基沉降变形预测研究

基于灰色理论中的GM模型,推导出等栽条件下的沉降速率公式,与基于双曲线模式的沉降速率公式相比较,找出一种与实测结果相接近的预测方法,并结合有限元计算结果对这两种方法在预测最终沉降方面进行比较研究,总结两者的优缺点,对于工程实践具有一定的参考价值。     

一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.     

客观量化多目标决策模型分析

公路网规划方案优选是一个复杂的过程,由于众多因素的不确定和具体问题的特殊性,虽然,在理论上有很多决策模型可以应用,但哪个模型选出的实施方案更符合实际,从某种意义上还存在一定的不确定性.本文选择了使用率较高的传统的逼近于理想解法(TOPSIS)、灰关联与理想解法的组合法及最小隶属度偏差法等三种方法对某省干线公路网规划方案的优选进行了比较,其优选结果出现了差异.公路网规划决策中,在不确切知道哪个决策模型较合适的情况下,应多选几个决策模型进行计算择优,从而使所选实施方案可信度更高.