基于广义动态灰关联度窗口的时滞分析模型
Time delay analysis model based on the generalized dynamic grey incidence window concept
查看参考文献16篇
文摘
|
基于静态最大关联度准则的经典灰关联时滞分析方法对样本时序的依赖性较强,分析结论的代表性较差、甚至会出现自相矛盾的地方.为此,本文探讨了一种新的全局性动态时滞分析方法.首先,设计了新信息优先加权算子,将其引入广义灰色关联度模型,强调新信息在关联分析中的重要性.其次,针对经典的基于灰关联度的时滞分析方法的不足,提出动态灰关联度窗口的概念,对样本时序中所有潜在时滞取值展开系统化的分析.再者,定义了基于动态灰关联度窗口概念的时滞关联度矩阵以及相应的时滞灰关联度向量,设计出灰桟矩阵这一特殊灰关联数据存储结构,动态对比所有潜在时滞关系,找出代表性时滞值.最后,对宏观经济指标之间的时滞关系展开案例分析,并与经典灰关联时滞分析方法进行对比,结果表明本文设计的时滞分析方法具有更好的说服力. |
其他语种文摘
|
Based on the criterion of the static maximum grey incidence degree,the classic time-delay analysis method strongly depends on time series samples.This affects the representativeness of the delay values,and even causes contradictory results.To solve these problems,this study develops a new dynamic time-delay analysis method.First,a new generalized grey incidence model is constructed by introducing a novel new information priority weighting operator.Then,to overcome the disadvantages of the widely used classic grey incidence-based time delay analysis method,a new concept of dynamic grey incidence window is proposed,which helps to extract all possible time delays between sequences.Based on this new model and the dynamic grey incidence window concept,the time-delay incidence matrix and related time-delay incidence vectors are obtained.A novel grey stack matrix is designed to realize the effective extraction of the representative value from all potential time delays between sequences.Finally,a case study of the time delays between some important macroeconomic indicator sequences is carried out.Compared with the classic method,result shows that the proposed time delay analysis method can provide more reliable representative time delay values. |
来源
|
系统工程理论与实践
,2019,39(12):3248-3261 【核心库】
|
DOI
|
10.12011/1000-6788-2018-2081-14
|
关键词
|
灰色关联度
;
时滞分析
;
新信息优先加杈算子
|
地址
|
1.
福州大学经济与管理学院, 福州, 350116
2.
哈尔滨商业大学基础科学学院, 哈尔滨, 150028
|
语种
|
中文 |
文献类型
|
研究性论文 |
ISSN
|
1000-6788 |
学科
|
系统科学 |
基金
|
国家自然科学基金
;
福建省自然科学基金
|
文献收藏号
|
CSCD:6697626
|
参考文献 共
16
共1页
|
1.
张岐山. 灰关联熵分析法.
系统工程理论与实践,1996,16(8):7-11
|
CSCD被引
48
次
|
|
|
|
2.
罗党. 灰色关联决策方法研究.
中国管理科学,2005,13(1):101-106
|
CSCD被引
48
次
|
|
|
|
3.
赵艳林. 灰色欧几里德关联度.
广西大学学报(自然科学版),1998,23(1):10-13
|
CSCD被引
21
次
|
|
|
|
4.
Liu S F.
Grey information theory and practical applications,2011
|
CSCD被引
2
次
|
|
|
|
5.
党耀国. 基于灰关联度的面板数据聚类方法及在空气污染分析中的应用.
决策与控制,2017,32(12):2227-2232
|
CSCD被引
5
次
|
|
|
|
6.
张可. 灰色关联聚类在面板数据中的扩展及应用.
系统工程理论与实践,2010,30(7):1253-1259
|
CSCD被引
33
次
|
|
|
|
7.
吴利丰. 基于灰色凸关联度的面板数据聚类方法及应用.
决策与控制,2013,28(7):1033-1036
|
CSCD被引
16
次
|
|
|
|
8.
刘思峰. 基于相似性和接近性视角的新型灰色关联分析模型.
系统工程理论与实践,2010,30(5):881-887
|
CSCD被引
49
次
|
|
|
|
9.
王正新. 基于累积前景理论的多指标灰关联决策方法.
控制与决策,2010,25(2):232-236
|
CSCD被引
32
次
|
|
|
|
10.
刘思峰. 灰色关联分析模型研究进展.
系统工程理论与实践,2013,33(8):2041-2046
|
CSCD被引
168
次
|
|
|
|
11.
王海燕. 食品质量链协同系统中的序参量识别研究.
系统工程理论与实践,2017,37(7):1741-1751
|
CSCD被引
5
次
|
|
|
|
12.
刘思峰.
灰色系统理论及其应用. (5版),2010
|
CSCD被引
33
次
|
|
|
|
13.
张可. 时滞多变量离散灰色模型及其应用.
系统工程理论与实践,2015,35(8):2092-2103
|
CSCD被引
18
次
|
|
|
|
14.
王正新. 多变量时滞GM(1,N)模型及其应用.
控制与决策,2015,30(12):2298-2304
|
CSCD被引
15
次
|
|
|
|
15.
陈旭. 基于时差分析法的旅游经济运行预警指标筛选.
生态经济,2013(11):87-89
|
CSCD被引
2
次
|
|
|
|
16.
刘呈玲. 基于时差相关分析与回归模型的用水总量预测.
节水灌溉,2017(10):70-73
|
CSCD被引
1
次
|
|
|
|
|