劉解放,劉思峰,方志耕
(1.河南科技學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院,江蘇 南京 210016)
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一類調(diào)節(jié)強度可變的弱化緩沖算子及其應(yīng)用研究
劉解放1,2,劉思峰1,方志耕1
(1.河南科技學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院,江蘇 南京 210016)
在灰色系統(tǒng)緩沖算子公理體系下,根據(jù)灰色系統(tǒng)的“新信息優(yōu)先原理”,構(gòu)造了一類調(diào)節(jié)強度可變的弱化緩沖算子,并對其特性進行了研究。針對不同的建模背景,通過調(diào)整緩沖算子的參數(shù),可以生成具有不同弱化效果的序列。最后,利用本文提出的緩沖算子,對兩個實際案例進行了建模計算,計算結(jié)果表明,這類新的弱化緩沖算子能夠有效提高GM(1,1)模型的預(yù)測精度,解決定量預(yù)測結(jié)果與定性分析結(jié)論不符的問題。
緩沖算子;緩沖強度;弱化算子;預(yù)測精度
灰色系統(tǒng)是通過對原始數(shù)據(jù)的挖掘、整理來尋求其變化規(guī)律的?;疑到y(tǒng)理論認(rèn)為,盡管客觀系統(tǒng)表象復(fù)雜,數(shù)據(jù)離亂,但它總是有整體功能的,因此必然蘊含某種內(nèi)在規(guī)律,關(guān)鍵在于如何選擇適當(dāng)?shù)姆绞饺ネ诰蛩屠盟黐1]。對于沖擊擾動系統(tǒng)預(yù)測,模型選擇理論也將失去其應(yīng)有的功效,因為問題的癥結(jié)不在模型的優(yōu)劣,而是由于系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)因系統(tǒng)本身受到某種沖擊波的干擾而失真。這時候,系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)已不能正確地反映系統(tǒng)的真實變化規(guī)律[2],基于此,劉思峰[3-4]教授提出了緩沖算子理論,對原始數(shù)據(jù)序列經(jīng)過某種生成,弱化序列的隨機性,使得序列呈現(xiàn)出應(yīng)有的規(guī)律性,減弱沖擊擾動系統(tǒng)的干擾,進而使得到的灰色預(yù)測模型更加符合事物的發(fā)展變化規(guī)律。
為減弱沖擊因素的干擾,劉思峰教授[3]提出了緩沖算子的概念,并構(gòu)造了一種得到較廣泛應(yīng)用的實用緩沖算子。黨耀國等學(xué)者[5-12]構(gòu)造了若干個弱化緩沖算子,并對其性質(zhì)進行了研究?,F(xiàn)有的弱化緩沖算子可以對受沖擊因素干擾的系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)進行弱化緩沖,在一定程度上提高了GM(1,1)模型的預(yù)測精度。但不足之處在于,上述緩沖算子較少討論緩沖算子的緩沖強度,且都是基于一種固定的緩沖強度,無法根據(jù)系統(tǒng)的特點進行緩沖強度的調(diào)節(jié),還原系統(tǒng)的真實面貌,這在一定程度上限制了上述弱化緩沖算子的應(yīng)用。基于此,根據(jù)灰色系統(tǒng)的“新信息優(yōu)先原理”和“最少信息原理”,本文提出一種緩沖強度可以調(diào)節(jié)的弱化緩沖算子,新提出的弱化緩沖算子只需用到系統(tǒng)的當(dāng)前信息和最新信息,充分考慮了系統(tǒng)最新信息的重要性,而且,通過調(diào)節(jié)強度參數(shù),可以使緩沖后的序列更加能夠反映系統(tǒng)的真實運行規(guī)律,減弱系統(tǒng)的沖擊擾動,從而可以有效提高GM(1,1)模型的預(yù)測精度,可以有效拓展弱化緩沖算子的應(yīng)用范圍。最后,通過實例驗證了所提出的緩沖算子的有效性和實用性。
定義1 設(shè)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列為X=(x(1),x(2),…,x(n))
(1)若?k=2,3,…,n,x(k)-x(k-1)>0,則稱X為單調(diào)增長序列;
(2)若?k=2,3,…,n,x(k)-x(k-1)<0,則稱X為單調(diào)衰減序列;
(3)若存在k,k′∈(2,3,…,n),有
x(k)-x(k-1)>0,x(k′)-x(k′-1)<0
則稱X為隨機振蕩序列。設(shè)
M=max{x(k)|k=1,2,…,n},m=min{x(k)|k=1,2,…,n}
稱M-m為序列X的振幅。
公理1[3](不動點公理)設(shè)X為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)系列,D為序列算子,則D滿足
x(n)d=x(n)
公理2[3](信息充分利用公理)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列X中的每一個數(shù)據(jù)都應(yīng)充分的參與算子作用的全過程。
公理3[3](解析化、規(guī)范化公理)任意的x(k),k=1,2,…,n,皆可由一個統(tǒng)一的x(1),x(2),…,x(n)的初等解析式表達。
定義3 稱上述三個公理為緩沖算子三公理,滿足緩沖算子三公理的序列算子稱為緩沖算子。
定義4 設(shè)X為原始數(shù)據(jù)序列,D為緩沖算子,當(dāng)X分別為增長序列、衰減序列或振蕩序列時,若緩沖序列XD比原始序列X的增長速度(或衰減速度)減小或振幅縮小,則稱緩沖算子D為弱化算子。
定理1[3]設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為序列,XD=(x(1)d,x(2)d,…,x(n)d)為其緩沖序列,則有:
(1)X為單調(diào)增長序列,D為弱化緩沖算子?x(k)≤x(k)d,k=1,2,…,n。
(2)X為單調(diào)衰減序列,D為弱化緩沖算子?x(k)≥x(k)d,k=1,2,…,n。
(3)X為振蕩序列,D為弱化緩沖算子,則
上述定理表明,單調(diào)增長序列在弱化算子作用下數(shù)據(jù)膨脹,單調(diào)衰減序列在弱化算子作用下數(shù)據(jù)萎縮,震蕩序列在弱化算子作用下振幅減小。
定理2 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))(x(k)>0),為系統(tǒng)行為序列,XD1=(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1)為其緩沖序列,其中:
則當(dāng)X為單調(diào)增長序列、單調(diào)衰減序列和震蕩序列時,D1皆為弱化緩沖算子。
證明 不難驗證,D1滿足緩沖算子三公理,顯然D1為緩沖算子,以下證明D1是弱化緩沖算子。
(1)設(shè)X為單調(diào)增長序列,則:
x(k)d1>x(k)
因為0<α<1,所以1-α>0,又因為X是單調(diào)增長序列,所以x(k) x(k)d1-x(k+1)d1=x(n)α(x(k)1-α-x(k+1)1-α)<0,這說明緩沖算子D1作用后的序列和原始序列的單調(diào)性保持一致。 (2)設(shè)X為單調(diào)衰減序列,則: x(k)d1 且: 因為0<α<1,所以1-α>0,又因為X是單調(diào)衰減序列,所以x(k)>x(k+1),因此: x(k)d1-x(k+1)d1=x(n)α(x(k)1-α-x(k+1)1-α)>0,這說明緩沖算子D1作用后的序列和原始序列的單調(diào)性保持一致。 (3)設(shè)X為震蕩序列,若: x(M)=max{x(k)|k=1,2,…,n},x(m)=min{x(k)|k=1,2,…,n} 所以,x(M)d1 定理3 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))(x(k)>0)為系統(tǒng)行為序列,XD2=(x(1)d2,x(2)d2,…,x(n)d2)為其緩沖序列,其中: 則當(dāng)X為單調(diào)增長序列、單調(diào)衰減序列時,D2皆為弱化緩沖算子。 證明 不難驗證,D2滿足緩沖算子三公理,顯然D2為緩沖算子,以下證明D2是弱化緩沖算子。 (1)設(shè)X為單調(diào)增長序列,則: 因此x(k)d2>x(k)。由定理1可知,D2為弱化緩沖算子。 (2)設(shè)X為單調(diào)衰減序列,則: 因此x(k)d2 從緩沖算子的構(gòu)造過程可以看出,新的緩沖算子充分的利用了最新的信息x(n),符合灰色系統(tǒng)理論的“新信息優(yōu)先原理”,同時,由于新的緩沖算子含有調(diào)節(jié)參數(shù),因此,其緩沖強度可以根據(jù)建模的需要進行調(diào)節(jié),使得調(diào)節(jié)后的緩沖算子更加符合系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律。 實例1 為了驗證新的弱化緩沖算子的作用,以2003-2009年河南省能源消費總量為原始數(shù)據(jù)來構(gòu)建預(yù)測模型。 表1 2003-2009年河南省能源消費總量 (單位:萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤) 本文以2003-2008年河南省能源消費總量的數(shù)據(jù)序列作為模擬數(shù)據(jù),2009年數(shù)據(jù)序列作為預(yù)測數(shù)據(jù)。計算河南省能源消費總量增長率依次為23.40%,11.86%,11.00%,9.88%,6.38%,4.08%??梢钥闯觯啾戎?,2004-2007年的增長速度較快,2008-2009年的增長速度較慢,若直接利用原始數(shù)據(jù)建立灰色預(yù)測模型,則會導(dǎo)致所建立的模型無法準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的變化情況,所得到的預(yù)測結(jié)果偏低。為了提高模型的預(yù)測精度,需要對原始數(shù)據(jù)序列進行平滑,以削弱沖擊擾動系統(tǒng)的干擾,凸顯數(shù)據(jù)的規(guī)律性。 因此,以本文所提出的弱化緩沖算子對原始數(shù)據(jù)序列進行弱化處理,并選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)α的值,建立預(yù)測模型,并與直接利用原始數(shù)據(jù)建立的模型進行對比,結(jié)果見表2。 表2 弱化緩沖算子作用前后的GM(1,1)模型的計算結(jié)果對比 從表2可以看出,當(dāng)α=0.7的時候,預(yù)測相對誤差最小,預(yù)測精度為99.33%,隨著α值的減小,算子的弱化效果減弱,隨著α的值增大,算子的弱化效果增強。對于不同的模型,可以調(diào)節(jié)α的值,以達到最佳的預(yù)測效果,也可以借助智能優(yōu)化算法,如粒子群算法,遺傳算法等尋找最優(yōu)的參數(shù)α的值,以達到最優(yōu)的預(yù)測效果。 實例2以黨耀國[7]中的數(shù)據(jù)為例,來驗證本文提出的緩沖算子的優(yōu)越性。原始數(shù)據(jù)X=(0.33,0.9,10.24,42.24,88.24,104.10).增長率依次為172.73%,1037.78%,312.50%,108.90%,17.97%,序列的變化率呈現(xiàn)出明顯的先快后慢的特點。以前5個數(shù)據(jù)為模擬數(shù)據(jù),以第6個數(shù)據(jù)為預(yù)測數(shù)據(jù),直接建模和對于緩沖后的序列建模的計算結(jié)果,如表3所示,其中D為黨耀國[7]研究中采用的二階緩沖算子。 表3 弱化緩沖算子作用前后的GM(1,1)模型的計算結(jié)果對比 從表3可以看出,經(jīng)過本文提出的弱化緩沖算子的調(diào)節(jié),有效的減少了系統(tǒng)的沖擊擾動,經(jīng)過緩沖強度的優(yōu)化,可以使得預(yù)測誤差大幅減少。 在已有研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)灰色系統(tǒng)的“新信息優(yōu)先原理”,本文提出一種緩沖強度可以調(diào)節(jié)的弱化緩沖算子,并分析了其性質(zhì)。以2003年-2009年河南省能源消費總量為原始數(shù)據(jù),利用本文構(gòu)造的弱化算子對原始序列與經(jīng)過弱化后的數(shù)據(jù)序列分別進行建模,比較所建模型的預(yù)測精度。實例的運算結(jié)果表明:(1)經(jīng)過弱化緩沖算子作用后的數(shù)據(jù)序列在預(yù)測精度上比用原始數(shù)據(jù)序列預(yù)測精度均有顯著提高;(2)通過調(diào)節(jié)參數(shù)α的值,可以調(diào)節(jié)弱化緩沖算子的弱化效果,使得弱化效果增強或者減弱,以達到最佳的預(yù)測效果。針對不同的數(shù)據(jù),如何選擇不同的弱化緩沖算子,使得弱化后的序列更加符合系統(tǒng)的發(fā)展變化規(guī)律,以及如何選擇緩沖算子的階數(shù),都是未來值得研究的課題。 [1] 鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002. 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