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新的WBO算子及其在城市道路網(wǎng)交通事故預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

2014-06-27 17:42:44王宏等
價(jià)值工程 2014年14期
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

王宏等

摘要: 以有效提高系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)序列的光滑性為目的,在已有緩沖算子研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)新息優(yōu)先原理,構(gòu)建了一個(gè)新的WBO(Weakening Buffer Operator),克服了現(xiàn)有算子對(duì)新信息利用不充分的缺陷,并通過城市道路網(wǎng)交通事故預(yù)測(cè)案例與已有的系列WBO進(jìn)行了弱化效果的比較。研究結(jié)果表明,受擾動(dòng)因素沖擊后的系統(tǒng)特征序列經(jīng)新WBO作用后,建模精度得到了顯著提高。

Abstract: The aim of this paper is to advance the smoothing of original data sequence. According to the theory of prior using of new information, based on the present theories of buffer operators and some already existed weakening buffer operators, a new weakening buffer operator is established. Meanwhile, it is compared with the existed weakening buffer operators in effectiveness through traffic accident prediction of urban road network. The contradictions between quantitative analysis and qualitative analysis in pretreatment for vibration data sequences is resolved effectively. The research shows that the new weakening buffer operator increases the forecast precision of grey forecast model remarkably.

關(guān)鍵詞: 灰色系統(tǒng);GM(1,1);WBO;建模精度

Key words: grey system;GM(1,1);weaking buffer operator;modeling accuracy

中圖分類號(hào):U491.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-4311(2014)14-0003-02

0 引言

客觀世界中,表征各類系統(tǒng)的序列時(shí)常因受到眾多擾動(dòng)因素的沖擊而失去其真實(shí)面目。為了準(zhǔn)確挖掘系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律,須消除擾動(dòng)因素的沖擊。作為消除擾動(dòng)沖擊、提高序列光滑性的重要手段之一,緩沖算子通過灰序列生成,弱化系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性,還其真實(shí)面目,從而能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。排除外界沖擊因素的干擾是一個(gè)十分具備研究價(jià)值的科學(xué)問題。目前,已有眾多學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了深入研究,并取得了較為豐碩的成果。劉思峰教授原創(chuàng)性提出緩沖算子的概念,并構(gòu)建了若干個(gè)弱化緩沖算子[5-8]。謝乃明提出了一種新的弱化緩沖算子[9]。黨耀國教授在上述基礎(chǔ)上構(gòu)建了若干個(gè)強(qiáng)化與弱化緩沖算子[10]。綜合已有文獻(xiàn)可知,現(xiàn)有弱化算子在提高了序列的光滑性上效果并不理想,一般需要通過多階弱化進(jìn)行緩沖才能達(dá)到目的。通過計(jì)算可得,1998-2004年該市城市道路交通事故平均年增長率為26.06%。大家一致認(rèn)為該市城市道路交通事故不可能長期保持該增速。采用原始數(shù)據(jù)構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè),建模結(jié)果與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。之所以在1998至2004年期間,該市交通事故增速較大,主要源于在該市發(fā)展過程中,國家給予了該市特殊的政策,使得該市人口增長快速,隨之而來的交通事故數(shù)也呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢(shì)。經(jīng)過十余年的發(fā)展,該市人口已趨于飽和,加之該城市加強(qiáng)交通管制,今后交通事故不可能保持高速增長。為對(duì)該市交通事故演變趨勢(shì)進(jìn)行合理預(yù)測(cè),須對(duì)其原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行弱化緩沖作用,使得采用緩沖作用后序列構(gòu)建的模型預(yù)測(cè)精度更高。3 結(jié)論

系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的光滑性對(duì)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)精度影響顯著。文章在已有成果基礎(chǔ)上,構(gòu)建一種新的弱化緩沖算子,并對(duì)其進(jìn)行了數(shù)理證明,并利用對(duì)前半部分增長速度較快,后半部分增長速度較慢序列數(shù)據(jù)進(jìn)行弱化緩沖,然后分別建立GM(1,1)模型,并進(jìn)行預(yù)測(cè)精度比較。結(jié)果表明,新弱化緩沖算子具有結(jié)構(gòu)簡單、弱化效果顯著的良好特性。

參考文獻(xiàn):

[1]Deng JL. The Grey Exponential Law of AGO, Grey System[M]. Beijing: China Ocean Press,1988:31-39.

[2]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002:10-15.

[3]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2004:26-34.

[4]Liu Sifeng, Li Yi, Grey Information: Theory and Practical Applications [M]. London: Springer-Verlag, 2006.

[5]Liu Sifeng, The Three Axioms of Buffer Operator and Their Application [J]. The Journal of Grey System,1991,3(1):39-48.

[6]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].第3版.北京:科學(xué)出版社,2004:1-8.

[7]劉思峰.沖擊擾動(dòng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)陷阱與緩沖算子[J].華中理工大學(xué)學(xué)報(bào),1997,25(1):25-27.

[8]劉思峰.緩沖算子及其應(yīng)用[J].灰色系統(tǒng)理論與實(shí)踐,1992,2(1):45-50.

[9]謝乃明,劉思峰.一種新的弱化緩沖算子[J].中國管理科學(xué),2003,11:46-48.

[10]黨耀國,劉思峰,劉斌等.關(guān)于弱化緩沖算子的研究[J].中國管理科學(xué),2004,12(2):108-111.

[11]黨耀國,劉斌,關(guān)葉青,關(guān)于強(qiáng)化緩沖算子的研究[J].控制與決策,2005,20(12):1332-1336.

[12]中國統(tǒng)計(jì)局編.中國統(tǒng)計(jì)年鑒1998-2006[Z].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2007.

摘要: 以有效提高系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)序列的光滑性為目的,在已有緩沖算子研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)新息優(yōu)先原理,構(gòu)建了一個(gè)新的WBO(Weakening Buffer Operator),克服了現(xiàn)有算子對(duì)新信息利用不充分的缺陷,并通過城市道路網(wǎng)交通事故預(yù)測(cè)案例與已有的系列WBO進(jìn)行了弱化效果的比較。研究結(jié)果表明,受擾動(dòng)因素沖擊后的系統(tǒng)特征序列經(jīng)新WBO作用后,建模精度得到了顯著提高。

Abstract: The aim of this paper is to advance the smoothing of original data sequence. According to the theory of prior using of new information, based on the present theories of buffer operators and some already existed weakening buffer operators, a new weakening buffer operator is established. Meanwhile, it is compared with the existed weakening buffer operators in effectiveness through traffic accident prediction of urban road network. The contradictions between quantitative analysis and qualitative analysis in pretreatment for vibration data sequences is resolved effectively. The research shows that the new weakening buffer operator increases the forecast precision of grey forecast model remarkably.

關(guān)鍵詞: 灰色系統(tǒng);GM(1,1);WBO;建模精度

Key words: grey system;GM(1,1);weaking buffer operator;modeling accuracy

中圖分類號(hào):U491.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-4311(2014)14-0003-02

0 引言

客觀世界中,表征各類系統(tǒng)的序列時(shí)常因受到眾多擾動(dòng)因素的沖擊而失去其真實(shí)面目。為了準(zhǔn)確挖掘系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律,須消除擾動(dòng)因素的沖擊。作為消除擾動(dòng)沖擊、提高序列光滑性的重要手段之一,緩沖算子通過灰序列生成,弱化系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性,還其真實(shí)面目,從而能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。排除外界沖擊因素的干擾是一個(gè)十分具備研究價(jià)值的科學(xué)問題。目前,已有眾多學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了深入研究,并取得了較為豐碩的成果。劉思峰教授原創(chuàng)性提出緩沖算子的概念,并構(gòu)建了若干個(gè)弱化緩沖算子[5-8]。謝乃明提出了一種新的弱化緩沖算子[9]。黨耀國教授在上述基礎(chǔ)上構(gòu)建了若干個(gè)強(qiáng)化與弱化緩沖算子[10]。綜合已有文獻(xiàn)可知,現(xiàn)有弱化算子在提高了序列的光滑性上效果并不理想,一般需要通過多階弱化進(jìn)行緩沖才能達(dá)到目的。通過計(jì)算可得,1998-2004年該市城市道路交通事故平均年增長率為26.06%。大家一致認(rèn)為該市城市道路交通事故不可能長期保持該增速。采用原始數(shù)據(jù)構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè),建模結(jié)果與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。之所以在1998至2004年期間,該市交通事故增速較大,主要源于在該市發(fā)展過程中,國家給予了該市特殊的政策,使得該市人口增長快速,隨之而來的交通事故數(shù)也呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢(shì)。經(jīng)過十余年的發(fā)展,該市人口已趨于飽和,加之該城市加強(qiáng)交通管制,今后交通事故不可能保持高速增長。為對(duì)該市交通事故演變趨勢(shì)進(jìn)行合理預(yù)測(cè),須對(duì)其原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行弱化緩沖作用,使得采用緩沖作用后序列構(gòu)建的模型預(yù)測(cè)精度更高。3 結(jié)論

系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的光滑性對(duì)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)精度影響顯著。文章在已有成果基礎(chǔ)上,構(gòu)建一種新的弱化緩沖算子,并對(duì)其進(jìn)行了數(shù)理證明,并利用對(duì)前半部分增長速度較快,后半部分增長速度較慢序列數(shù)據(jù)進(jìn)行弱化緩沖,然后分別建立GM(1,1)模型,并進(jìn)行預(yù)測(cè)精度比較。結(jié)果表明,新弱化緩沖算子具有結(jié)構(gòu)簡單、弱化效果顯著的良好特性。

參考文獻(xiàn):

[1]Deng JL. The Grey Exponential Law of AGO, Grey System[M]. Beijing: China Ocean Press,1988:31-39.

[2]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002:10-15.

[3]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2004:26-34.

[4]Liu Sifeng, Li Yi, Grey Information: Theory and Practical Applications [M]. London: Springer-Verlag, 2006.

[5]Liu Sifeng, The Three Axioms of Buffer Operator and Their Application [J]. The Journal of Grey System,1991,3(1):39-48.

[6]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].第3版.北京:科學(xué)出版社,2004:1-8.

[7]劉思峰.沖擊擾動(dòng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)陷阱與緩沖算子[J].華中理工大學(xué)學(xué)報(bào),1997,25(1):25-27.

[8]劉思峰.緩沖算子及其應(yīng)用[J].灰色系統(tǒng)理論與實(shí)踐,1992,2(1):45-50.

[9]謝乃明,劉思峰.一種新的弱化緩沖算子[J].中國管理科學(xué),2003,11:46-48.

[10]黨耀國,劉思峰,劉斌等.關(guān)于弱化緩沖算子的研究[J].中國管理科學(xué),2004,12(2):108-111.

[11]黨耀國,劉斌,關(guān)葉青,關(guān)于強(qiáng)化緩沖算子的研究[J].控制與決策,2005,20(12):1332-1336.

[12]中國統(tǒng)計(jì)局編.中國統(tǒng)計(jì)年鑒1998-2006[Z].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2007.

摘要: 以有效提高系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)序列的光滑性為目的,在已有緩沖算子研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)新息優(yōu)先原理,構(gòu)建了一個(gè)新的WBO(Weakening Buffer Operator),克服了現(xiàn)有算子對(duì)新信息利用不充分的缺陷,并通過城市道路網(wǎng)交通事故預(yù)測(cè)案例與已有的系列WBO進(jìn)行了弱化效果的比較。研究結(jié)果表明,受擾動(dòng)因素沖擊后的系統(tǒng)特征序列經(jīng)新WBO作用后,建模精度得到了顯著提高。

Abstract: The aim of this paper is to advance the smoothing of original data sequence. According to the theory of prior using of new information, based on the present theories of buffer operators and some already existed weakening buffer operators, a new weakening buffer operator is established. Meanwhile, it is compared with the existed weakening buffer operators in effectiveness through traffic accident prediction of urban road network. The contradictions between quantitative analysis and qualitative analysis in pretreatment for vibration data sequences is resolved effectively. The research shows that the new weakening buffer operator increases the forecast precision of grey forecast model remarkably.

關(guān)鍵詞: 灰色系統(tǒng);GM(1,1);WBO;建模精度

Key words: grey system;GM(1,1);weaking buffer operator;modeling accuracy

中圖分類號(hào):U491.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-4311(2014)14-0003-02

0 引言

客觀世界中,表征各類系統(tǒng)的序列時(shí)常因受到眾多擾動(dòng)因素的沖擊而失去其真實(shí)面目。為了準(zhǔn)確挖掘系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律,須消除擾動(dòng)因素的沖擊。作為消除擾動(dòng)沖擊、提高序列光滑性的重要手段之一,緩沖算子通過灰序列生成,弱化系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性,還其真實(shí)面目,從而能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。排除外界沖擊因素的干擾是一個(gè)十分具備研究價(jià)值的科學(xué)問題。目前,已有眾多學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了深入研究,并取得了較為豐碩的成果。劉思峰教授原創(chuàng)性提出緩沖算子的概念,并構(gòu)建了若干個(gè)弱化緩沖算子[5-8]。謝乃明提出了一種新的弱化緩沖算子[9]。黨耀國教授在上述基礎(chǔ)上構(gòu)建了若干個(gè)強(qiáng)化與弱化緩沖算子[10]。綜合已有文獻(xiàn)可知,現(xiàn)有弱化算子在提高了序列的光滑性上效果并不理想,一般需要通過多階弱化進(jìn)行緩沖才能達(dá)到目的。通過計(jì)算可得,1998-2004年該市城市道路交通事故平均年增長率為26.06%。大家一致認(rèn)為該市城市道路交通事故不可能長期保持該增速。采用原始數(shù)據(jù)構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè),建模結(jié)果與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。之所以在1998至2004年期間,該市交通事故增速較大,主要源于在該市發(fā)展過程中,國家給予了該市特殊的政策,使得該市人口增長快速,隨之而來的交通事故數(shù)也呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢(shì)。經(jīng)過十余年的發(fā)展,該市人口已趨于飽和,加之該城市加強(qiáng)交通管制,今后交通事故不可能保持高速增長。為對(duì)該市交通事故演變趨勢(shì)進(jìn)行合理預(yù)測(cè),須對(duì)其原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行弱化緩沖作用,使得采用緩沖作用后序列構(gòu)建的模型預(yù)測(cè)精度更高。3 結(jié)論

系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的光滑性對(duì)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)精度影響顯著。文章在已有成果基礎(chǔ)上,構(gòu)建一種新的弱化緩沖算子,并對(duì)其進(jìn)行了數(shù)理證明,并利用對(duì)前半部分增長速度較快,后半部分增長速度較慢序列數(shù)據(jù)進(jìn)行弱化緩沖,然后分別建立GM(1,1)模型,并進(jìn)行預(yù)測(cè)精度比較。結(jié)果表明,新弱化緩沖算子具有結(jié)構(gòu)簡單、弱化效果顯著的良好特性。

參考文獻(xiàn):

[1]Deng JL. The Grey Exponential Law of AGO, Grey System[M]. Beijing: China Ocean Press,1988:31-39.

[2]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002:10-15.

[3]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2004:26-34.

[4]Liu Sifeng, Li Yi, Grey Information: Theory and Practical Applications [M]. London: Springer-Verlag, 2006.

[5]Liu Sifeng, The Three Axioms of Buffer Operator and Their Application [J]. The Journal of Grey System,1991,3(1):39-48.

[6]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].第3版.北京:科學(xué)出版社,2004:1-8.

[7]劉思峰.沖擊擾動(dòng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)陷阱與緩沖算子[J].華中理工大學(xué)學(xué)報(bào),1997,25(1):25-27.

[8]劉思峰.緩沖算子及其應(yīng)用[J].灰色系統(tǒng)理論與實(shí)踐,1992,2(1):45-50.

[9]謝乃明,劉思峰.一種新的弱化緩沖算子[J].中國管理科學(xué),2003,11:46-48.

[10]黨耀國,劉思峰,劉斌等.關(guān)于弱化緩沖算子的研究[J].中國管理科學(xué),2004,12(2):108-111.

[11]黨耀國,劉斌,關(guān)葉青,關(guān)于強(qiáng)化緩沖算子的研究[J].控制與決策,2005,20(12):1332-1336.

[12]中國統(tǒng)計(jì)局編.中國統(tǒng)計(jì)年鑒1998-2006[Z].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2007.

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