基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测方法及其应用研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测方法及其应用研究

项目名称：基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测方法及其应用研究
项目类别：面上项目
批准号：71071002
申请代码：G0107
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2011-01-01-2013-12-31

项目负责人：陈华友
负责人职称：教授
依托单位：安徽大学
批准年度：2010

中文摘要：

现实世界存在大量的不确定信息，对复杂的社会经济系统的预测采用区间预测往往比点预测更有意义。本项目在此背景下，探讨基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测模型及其应用研究。本项目拟提出一类广义诱导不确定信息集成算子的概念，研究其相关性质，并构建新的基于该集成算子的区间型多目标组合预测模型；针对区间型多目标组合预测模型，引入锥偏序关系和支配结构的概念，探讨非劣性组合预测和优性组合预测存在条件和有效解最优性条件；提出基于商空间理论的粒度计算等智能算法，应用到所得税收入的区间型组合预测模型的求解和实证分析中。本项目试图通过数理论证以及相应的案例分析，获取新的不确定信息环境下的区间型组合预测的理论和应用研究的框架，推广传统的点预测情形下的组合预测的研究成果。本项目研究进一步完善和发展现代组合预测理论，具有理论和方法创新意义，同时能为实际部门提供科学决策的依据，具有较强应用前景。

中文主题词：不确定信息；区间型组合预测；集成算子；多目标规划；数学性质

英文摘要：

uncertain information；interval combination forecast；aggregation operators；multi-objective programming；mathematical property

英文主题词： uncertain information；interval combination forecast；aggregation operators；multi-objective programming；mathematical property

结论摘要：

由于大量的不确定信息的影响，对复杂的社会经济系统的预测采用区间预测比点预测更有实际意义。本项目团队在国家自然科学基金（71071002）的资助下，对“基于广义诱导不确定信息集成算子的区间型组合预测方法及其应用研究”课题进行了深入研究。本项目提出若干广义不确定信息集成算子的概念，包括诱导广义连续有序加权平均(IGCOWA)算子，连续广义有序加权平均(CGOWA)算子，广义有序加权指数比例平均算子，广义有序加权对数比例平均算子，不确定广义幂平均算子等，研究他们的相关性质，包括单调性，幂等性，介值性，置换不变性等；并构建若干新的区间型组合预测模型。针对提出的组合预测模型，探讨非劣性组合预测和优性组合预测存在条件等相关性质；并给出了相应的组合预测模型的求解方法，实证分析的结果表明所提出的模型和方法是有效的。三年来，本项目能按研究计划进行，共完成期刊论文59篇，会议论文6 篇，其中SCI检索论文17篇，SSCI检索论文4篇，EI检索论文15篇，国家自然科学基金委管理学部指定的A类期刊论文4篇，B类期刊论文3篇。因此，该项目完成了研究计划，取得了一系列重要的研究成果，以上期刊文章绝大多数都标注了国家自然科学基金（71071002）的资助，这些研究成果表明本项目已达到预先设定的研究目标。本项目研究进一步丰富现代组合预测理论，同时能为实际部门科学决策提供了依据，因而具有重要的理论和应用价值。

成果综合统计