基于面积和斜率灰色关联度的舰船方案群决策方法

根据群决策的基本假设建立了基于AHP判断矩阵修正的群决策权重计算方法,构造了判断矩阵优化模型,保证了群决策矩阵的判断一致性和群体一致性。根据灰关联分析中衡量曲线近似性的基本思想,将面积关联度和斜率关联度进行有机结合,兼顾了曲线的位置及趋势一致性。最后通过应用实例表明了该方法用于舰船总体方案决策的有效性。     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的航道宽度设计结果评价*

通过对国内外3种不同的航道宽度设计规范进行分析对比,从通航安全和效率的角度建立综合评价指标,旨在对不同的航道宽度设计结果进行排序,为航道宽度的合理设计提供借鉴。建立熵权-TOPSIS-灰色关联度综合评价模型,采用熵权法获取各指标的客观性权重,分别获取备选方案与正理想解和负理想解的正、负灰色关联度,综合得出各方案的灰色关联相对贴近度,从而进行方案排序与优选。并假定评价环境,对3种不同的设计规范进行了实例分析与评价,从安全、效益和综合水平上给出了各规范在假定环境下的设计效果排序情况。评价结果基本符合实际情况,可以对航道宽度设计规范的进一步研究与发展提供一定的基础。     

CFG桩复合地基沉降的灰色预测

高速铁路CFG桩复合地基(路基)沉降是一个复杂的过程,采用MATLAB语言编写了基于XGM(1,1)模型预测地基沉降的程序,并将其应用于CFG复合地基沉降量的预测。通过对灰色预测XGM(1,1)模型在工程实例的应用和对比,证实XGM(1,1)模型运用到工程实际中是可行的。     

改进的GM（1，1）模型在变形预测中的应用

研究GM（1,1）模型的理论发现,模型的背景值序列、边值条件和残差的改进能提高模型的模拟预测精度。利用MATLAB软件编制不同背景值和边界条件下的模型优选程序,通过工程实例表明,改进的GM（1,1）模型模拟预测精度较高,适合其在变形预测中应用。     

民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

隧道路面类型选择及调查研究

采用理论分析和实际调查相结合的方法分析了隧道内温度、湿度、噪声、基础强度、交通条件等对隧道路面类型选择影响.为了选择舒适、安全、耐久的隧道路面类型,基于灰靶分析理论从路面整体强度、耐久性、平整度、抗滑性能、耐磨性能及修复难易程度六个方面对沥青和水泥两种路面进行综合评价.结果表明沥青路面在隧道中具有更好的适用性.经对近百座隧道路面实地调查,验证了理论分析的正确性.随着施工、阻燃等技术进步,沥青路面将逐渐取代水泥路面在隧道内得到广泛应用.     

公办高职院校在加快发展现代职业教育中面临的机遇与挑战

今年初,国务院常务会议指出,引导支持社会力量兴办职业教育。本文从分析社会力量兴办职业教育带来的机遇与挑战入手,就公办高职院校如何把严峻的挑战转变为绝佳的机遇提出了自己的观点。     

基于层次灰色模型的铁路技术创新绩效综合评价

运用技术创新基本理论,结合铁路技术创新实际,从效益(经济、社会)增长、市场状态(市场份额、市场营销)改善和创新主体素质(技术装备水平、管理水平)提高3个方面建立了评价铁路技术创新绩效的多级指标体系。将层次分析法(AHP)和灰色系统理论结合起来建立了层次灰色评价模型(HGM),运用该模型对铁路技术创新绩效分别从整体和分项进行了综合评价,得出:铁路技术创新绩效绩优度为“一般”,其主要原因在于铁路运输市场状态改善中市场份额扩大程度较低。实证分析结果表明:改进层次灰色评价法(层次灰色评价模型)为一种评价铁路技术创新绩效的有效方法。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的客车轴温预测算法

介绍一种基于新陈代谢灰色模型的客车轴温预测算法,对现有算法进行了改进。该算法可对轴温的变化趋势进行预测,且预测精度较高,并可以有效地提高轴温报警器的报警准确度。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.