融合灰色系統(tǒng)理論和粗糙集理論的應用研究.pdf

1、灰色系統(tǒng)理論和粗糙集理論都是處理模糊和不確定性信息的比較新的數(shù)學方法，它們之間有一些相通和互補之處：多變量灰色建模需要找到系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)序列和相關因素數(shù)據(jù)序列，而在這方面粗糙集就可以發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，因為它不需要所處理數(shù)據(jù)之外的任何先驗信息，在保持分類能力不變的前提下就可以對數(shù)據(jù)進行化簡。
　　 對于多變量預測問題，本文構造了灰色理論和粗糙集理論的融合預測模型。該模型運用粗糙集的知識依賴度理論對多屬性進行約簡，在約簡基礎上建立GM

2、(1，N)模型。用所建模型對西安市年供水量進行了擬合和預測，并與離散灰色GM(1，1)模型作比較。實驗結果表明該模型的預測精度高于傳統(tǒng)的用灰關聯(lián)度選擇影響因子建模，從而為供水量預測問題提供了一種新方法。
　　 對于屬性值為區(qū)間數(shù)的多屬性決策問題，本文用三種方法對同一案例進行處理，首先采用灰色區(qū)間關聯(lián)聚類與陳華友教授所提出的熵值法確定權重相結合，對問題的五個方案進行排序；其次運用粗糙集中關于兩個區(qū)間灰數(shù)的相似度概念確定權重，然后與