用灰色模型進行數(shù)學建模

關(guān)于用灰色模型進行數(shù)學建模第1頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月

在數(shù)學建模的過程中，常常遇到一些諸如：人口模型、全國的物資調(diào)運、運輸、生產(chǎn)銷售等問題，其中有許多信息都無法確定，要建立這樣的模型很困難。現(xiàn)有的系統(tǒng)分析方法—量化分析方法，大都是數(shù)理統(tǒng)計方法但這種方法多用于少因素的、線性的情形。對于多因素的、非線性的則難以處理。針對這些不足，鄧聚龍教授創(chuàng)立了一種就數(shù)找數(shù)的方法，即灰色系統(tǒng)生成法。創(chuàng)立灰色系統(tǒng)的學科體系和灰色系統(tǒng)“概念與公理體系”，提出灰生成空間、灰關(guān)聯(lián)空間理論、灰建模理論并創(chuàng)立灰預測理論及方法體系。第2頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月一、灰色系統(tǒng).定義：系統(tǒng)作為一個包含若干相互關(guān)聯(lián)、相互制約的任意種類元素組成的具有某種特定功能的整體。系統(tǒng)內(nèi)部存在有物質(zhì)流、信息流、能量流。

系統(tǒng)（根據(jù)信息明確程度）黑色系統(tǒng)（信息毫無所知或知之甚少）灰色系統(tǒng)（既含有已知信息又有未知信息）白色系統(tǒng)（信息完全明確）第3頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月（一）灰色系統(tǒng)公理：1.信息不完全、不確定的解是非唯一的；（解的非唯一性原理）2.信息是認識的根據(jù)；（認識根據(jù)原理）3.灰色系統(tǒng)理論的特點是充分開發(fā)利用已占有的“最小信息”；（最小信息原理）4.新信息對認識的作用大于老信息；（新信息優(yōu)先原理）（二）灰色系統(tǒng)的描述：灰色系統(tǒng)用灰色參數(shù)、灰色方程、灰色矩陣、灰色度等綜合描述，其中灰數(shù)是灰色系統(tǒng)的基本單元。第4頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.灰色參數(shù)（灰數(shù)）

灰數(shù)是那些只知道大概范圍而不知其確切值的數(shù)（只知道部分數(shù)學特征，而不知道具體數(shù)值的參數(shù)）。例如：“某人的身高約為170cm、體重大致為60kg”，這里的“（約為）170（cm）”、“60”都是灰數(shù)，分別記為、。又如，“那女孩身高在157－160cm之間”，則關(guān)于身高的灰數(shù)。記為灰數(shù)的白化默認數(shù)，簡稱白化數(shù)。在灰色系統(tǒng)理論中，把隨機變量看成灰數(shù)，即是在指定范圍內(nèi)變化的所有白色數(shù)的全體。如代購一件價格為100元左右的衣服，100可作為預購衣服價格的白化值?；覕?shù)有離散灰數(shù)（屬于離散集）和連續(xù)灰數(shù)（屬于某一區(qū)間）。

第5頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.灰色代數(shù)方程—含有灰色系數(shù)的代數(shù)方程如：

灰色微分方程為含有灰色導數(shù)或灰色微分的方程，如

3.灰色矩陣—行列數(shù)確知而含有灰元的矩陣若在A的m*n個元素中，有N個灰色元素，則可以用d表示這一矩陣的灰色度第6頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月二、灰色生成數(shù)列

灰色系統(tǒng)理論認為，盡管客觀表象復雜，但總是有整體功能的，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?shù)姆绞饺ネ诰蚝屠盟；疑到y(tǒng)是通過對原始數(shù)據(jù)的整理來尋求其變化規(guī)律的，這是一種就數(shù)據(jù)尋求數(shù)據(jù)的現(xiàn)實規(guī)律的途徑，即為灰色序列的生成。一切灰色序列都能通過某種生成弱化其隨機性，顯現(xiàn)其規(guī)律性。數(shù)據(jù)生成的常用方式有累加生成、累減生成和加權(quán)累加生成。第7頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月（1）累加生成

把數(shù)列各項（時刻）數(shù)據(jù)依次累加的過程稱為累加生成過程（AGO）。由累加生成過程所得的數(shù)列稱為累加生成數(shù)列。設(shè)原始數(shù)列為，令稱所得到的新數(shù)列為數(shù)列的1次累加生成數(shù)列。類似地有稱為的r次累加生成數(shù)列。第8頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月（2）累減生成

對于原始數(shù)據(jù)列依次做前后相鄰的兩個數(shù)據(jù)相減的運算過程稱為累減生成過程IAGO。如果原始數(shù)據(jù)列為令

稱所得到的數(shù)列為的1次累減生成數(shù)列。注：從這里的記號也可以看到，從原始數(shù)列，得到新數(shù)列，再通過累減生成可以還原出原始數(shù)列。實際運用中在數(shù)列的基礎(chǔ)上預測出，通過累減生成得到預測數(shù)列。第9頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月（3）加權(quán)鄰值生成設(shè)原始數(shù)列為稱為數(shù)列的鄰值。為后鄰值，為前鄰值，對于常數(shù)，令

由此得到的數(shù)列稱為數(shù)列

在權(quán)下的鄰值生成數(shù)，權(quán)也稱為生成系數(shù)。特別地，當生成系數(shù)時，則稱為均值生成數(shù)，也稱等權(quán)鄰值生成數(shù)。第10頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月灰色系統(tǒng)理論的主要方法關(guān)聯(lián)度分析法—最基本的方法（一個由眾多因素構(gòu)成的系統(tǒng)中哪些因素對系統(tǒng)的影響大/中/??？）基于白化權(quán)函數(shù)的灰色統(tǒng)計和灰色聚類法。灰色預測法（如GM（1，1））?；疑珱Q策?；疑珒?yōu)化技術(shù)（如灰色規(guī)劃等）。第11頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月三、灰色預測模型GM(m,n)灰色系統(tǒng)理論是基于關(guān)聯(lián)空間、光滑離散函數(shù)等概念定義灰導數(shù)與灰微分方程，進而利用離散數(shù)據(jù)列建立微分方程形式的動態(tài)模型，稱為灰色模型（GM）?；疑A測是應(yīng)用灰色模型GM對灰色系統(tǒng)進行分析、建模、求解、預測的過程。由于灰色建模理論應(yīng)用數(shù)據(jù)生成手段，弱化了系統(tǒng)的隨機性，使紊亂的原始序列呈現(xiàn)某種規(guī)律，規(guī)律不明顯的變得較為明顯，建模后還能進行殘差辨識，即使較少的歷史數(shù)據(jù)，任意隨機分布，也能得到較高的預測精度。因此，灰色預測在社會經(jīng)濟、管理決策、農(nóng)業(yè)規(guī)劃、氣象生態(tài)等各個部門和行業(yè)都得到了廣泛的應(yīng)用第12頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月(一)GM（1，1）模型設(shè)為原始數(shù)列，其1次累加生成數(shù)列為，其中定義的灰導數(shù)為令為數(shù)列的鄰值生成數(shù)列，即于是定義GM（1，1）的灰微分方程模型為第13頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月即或（1）在式（1）中，稱為灰導數(shù)，a稱為發(fā)展系數(shù)，稱為白化背景值，b稱為灰作用量。將時刻表代入（1）式有引入矩陣向量記號：

數(shù)據(jù)向量參數(shù)向量數(shù)據(jù)矩陣第14頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月于是GM（1，1）模型可表示為現(xiàn)在問題歸結(jié)為求a,b在值。用一元線性回歸，即最小二乘法求它們的估計值為注：實際上回歸分析中求估計值是用軟件計算的，有標準程序求解，如matlab等。GM（1，1）的白化型對于GM（1，1）的灰微分方程（1），如果將灰導數(shù)的時刻視為連續(xù)變量t，則視為時間t函數(shù)，于是對應(yīng)于導數(shù)量級，白化背景值

對應(yīng)于導數(shù)。于是GM（1，1）的灰微分方程對應(yīng)于的白微分方程為（2）第15頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月（二）GM（1，1）灰色預測的步驟1.數(shù)據(jù)的檢驗與處理為了保證GM（1，1）建模方法的可行性，需要對已知數(shù)據(jù)做必要的檢驗處理。設(shè)原始數(shù)據(jù)列為了，計算數(shù)列的級比如果所有的級比都落在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)，則數(shù)據(jù)列可以建立GM（1，1）模型且可以進行灰色預測。否則，對數(shù)據(jù)做適當?shù)淖儞Q處理，如平移變換：取C使得數(shù)據(jù)列的級比都落在可容覆蓋內(nèi)。第16頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.建立GM（1，1）模型不妨設(shè)滿足上面的要求，以它為數(shù)據(jù)列建立GM（1，1）模型用回歸分析求得a,b的估計值，于是相應(yīng)的白化模型為解為（4）于是得到預測值從而相應(yīng)地得到預測值：第17頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月3.檢驗預測值（1）殘差檢驗：計算相對殘差如果對所有的，則認為達到較高的要求：否則，若對所有的，則認為達到一般要求。（2）級比偏差值檢驗：計算如果對所有的，則認為達到較高的要求；否則若對所有的，則認為達到一般要求。第18頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月四、應(yīng)用舉例SARS疫情對某些經(jīng)濟指標的影響問題1.問題的提出

2003年的SARS疫情對中國部分行業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了一定的影響，特別是對部分疫情較嚴重的省市的相關(guān)行業(yè)所造成的影響是明顯的，經(jīng)濟影響主要分為直接經(jīng)濟影響和間接影響，直接經(jīng)濟影響涉及商品零售業(yè)、旅游業(yè)、綜合服務(wù)業(yè)等。很多方面難以進行定量地評估，現(xiàn)僅就SARS疫情較嚴重的某市商品零售業(yè)、旅游業(yè)、綜合服務(wù)業(yè)的影響進行定量的評估分析。第19頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月

究竟SARS疫情對商品零售業(yè)、旅游業(yè)、綜合服務(wù)業(yè)的影響有多大,已知某市從1997年1月到2003年12月的商品零售額、接待旅游人數(shù)、綜合服務(wù)收入的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如圖:第20頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.模型分析根據(jù)所掌握的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出，在正常情況下，全年的總和（或平均值）較好地反映了相關(guān)指標的變化規(guī)律。從而我們把預測分成兩部分：利用灰色理論建立GM(1,1)模型，由1997－2002年的各年度總和值預測2003年的年度總和值；再通過歷史數(shù)據(jù)計算每個月的指標值與全年總和的關(guān)系，就可以預測出2003年每個月的指標值。假設(shè)：

(1)假設(shè)所給的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可靠、準確的；

(2)假設(shè)該市在SARS疫情流行期間和結(jié)束之后，數(shù)據(jù)的變化只與SARS疫情的影響有關(guān)，不考慮其他隨即因素的影響。第21頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月3.建立灰色預測模型GM(1,1)由已知數(shù)據(jù)，對于1997－2002年某項指標記為矩陣計算每年的總和，記為檢驗比（都符合要求）。對作一次累加得數(shù)列，再作的鄰值加權(quán)平均，得數(shù)列，即

為確定參數(shù)，得到GM(1,1)的白化微分方程模型為其中參數(shù)由灰微分方程確定。第22頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月根據(jù)系數(shù)可求得白化微分方程的解：故相應(yīng)地可以求出即得到2003年的年度總和值。再根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出第個月的指標值占全年總和值的比例，即于是2003年的每個月的指標值(預測值)為

第23頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月4.模型求解(1)商品零售額由題目所給數(shù)據(jù)計算得計算表明的所有級比都再可容覆蓋區(qū)間內(nèi)。經(jīng)計算，當時，殘差檢驗中的相對誤差的絕對值之和最小，用GM(1,1)模型計算得,2003年的年度商品零售額總和為。計算得各月的比例為(0.0794,0.0807,0.0749,0.0786,0.0819,0.0818,0.0845,0.0838,0