袁麗君,姚天祥
(南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,南京210044)
幾類變權(quán)強化緩沖算子的構(gòu)造方法
袁麗君,姚天祥
(南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,南京210044)
文章基于沖擊擾動系統(tǒng)的概念,引入了變權(quán)強化算子,以便于控制緩沖算子的作用強度;討論了緩沖算子的內(nèi)部關(guān)系,發(fā)現(xiàn)了緩沖算子大小與作用強度的關(guān)系并證明其正確性,解決了傳統(tǒng)緩沖算子作用強度過強或者過弱的問題,也解決了當系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列前一部分增長(衰減)過慢后一部分增長(衰減)過快時定性分析與定量預(yù)測不符的問題;最后通過實例證明了緩沖算子的有效性和實用性。
緩沖算子;強化算子;灰色模型;GM(1,1)模型;變權(quán)緩沖
在科學(xué)預(yù)測過程中,定量研究結(jié)果與定性分析預(yù)測會出現(xiàn)出入很大的情況,而這些情況的發(fā)生并不是在于模型的優(yōu)劣,而是由于系統(tǒng)本身受到某些沖擊波的干擾而使系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)失真。通常,沖擊擾動因素對數(shù)據(jù)序列的干擾可分為兩類:第一類是加快數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢或使數(shù)據(jù)序列的振蕩變幅度變大;第二類是減緩數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢或使數(shù)據(jù)序列的振蕩變幅度變小[3]。一旦通過某種方式尋找出系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,就能成功解決定量研究結(jié)果與定性分析預(yù)測出入很大的問題?;疑到y(tǒng)通過對原始數(shù)據(jù)的挖掘、整理來尋求其變化規(guī)律,這種就數(shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)的現(xiàn)實規(guī)律的途徑被稱為灰色序列生成[2]。通過灰色序列的生成弱化系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)的隨機性,得出規(guī)律性的數(shù)據(jù)。
劉思峰在文獻[1]提出預(yù)測陷阱的概念、緩沖算子的特性及公理系統(tǒng),并構(gòu)造了兩類緩沖算子。文獻[4]在原有的緩沖算子的基礎(chǔ)上利用反向累積和的概念構(gòu)造了一類新的弱化算子,并討論緩沖算子之間的相互關(guān)系及其性質(zhì),并用實例數(shù)據(jù)驗證了緩沖算子的有效性和實用性。文獻[5]將變權(quán)思想引入了緩沖算子,并利用遺傳算法探討了該類算子的優(yōu)化問題。文獻[6]在原有的緩沖算子的基礎(chǔ)上將緩沖算子與函數(shù)聯(lián)系起來,從而為緩沖算子開辟了新的方向。文獻[7]提出了一類新的弱化緩沖算子,從而解決了系統(tǒng)行為序列前一部分增長(衰減)過快后一部分增長(衰減)過慢的問題。文獻[8]中利用單調(diào)函數(shù)構(gòu)建了弱化緩沖算子,解決了定量預(yù)測與定性分析不符的問題。文獻[9]則對以往的緩沖算子進行研究,得出了相關(guān)結(jié)論。本文將基于沖擊擾動系統(tǒng)的概念,引入變權(quán)強化算子,并討論其內(nèi)部關(guān)系,分析緩沖算子大小與作用強度的關(guān)系,以期解決傳統(tǒng)緩沖算子作用強度過強或者過弱的問題,和當系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列前一部分增長(衰減)過慢后一部分增長(衰減)過快時定性分析與定量預(yù)測不符的問題。
公理1[10](不動點公理)設(shè)X為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,D為序列算子,則D滿足
x(n)d=x(n)
不動點公理限定系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列在序列算子的作用下,系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列中的最新信息x(n)保持不變,即運用序列算子對系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)進行作用,不改變最新信息x(n)這一即成事實[2]。
公理2[10](信息充分利用公理)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列X中的每個數(shù)據(jù)x(k)(k=1,2,…,n)都應(yīng)充分地參與算子作用的全過程。
信息充分利用公理限定序列算子都應(yīng)以現(xiàn)有數(shù)據(jù)序列中的信息為基礎(chǔ)進行構(gòu)造,不能拋開原始數(shù)據(jù)序列另搞一套[2]。
公理3[10](解析化、規(guī)范化公理)任意x(k)(k=1,2,…,n)都可由統(tǒng)一的初等解析式表達。
公理4[2](單調(diào)性不變公理)設(shè)X為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,X經(jīng)序列算子D作用后所得數(shù)據(jù)序列為XD=(x(1)d,x(2)d,…,x(n)d),則序列XD與序列X的單調(diào)性必須保持一致。
單調(diào)性不變公理限定系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列在序列算子的作用下,其單調(diào)性不能改變,否則將出現(xiàn)與實際意義相矛盾的情況[2]。
滿足上述四個公理的序列算子D成為緩沖算子,XD稱為緩沖算子作用序列。
定義1[2]設(shè)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列為X=(x(1),x(2),…,x(n)d),
(2)令M=max{x(k)k=1,2,…,n},m=min{x(k)|k=1,2,…,n},稱M-m為振蕩序列X的振幅。
定義2[2]設(shè)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列為X=(x(1),x(2),…,x(n)),r(k)為數(shù)據(jù)序列X中x(k)到x(n)的平均變化率;D為作用于X的緩沖算子,X經(jīng)緩沖算子D作用后所得數(shù)據(jù)序列為XD={x (1),x(2)d,…,x(n)d},則稱
為緩沖算子D在k點的調(diào)節(jié)度。
調(diào)節(jié)度反映了緩沖算子對原始序列的作用強度。
定理1設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),令XD1=(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1),t為權(quán)重,0≤t≤1。其中
D1不論X為單調(diào)增長序列,單調(diào)衰減序列或者振蕩序列時都為強化緩沖算子。
定理2 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),令XD2=(x(1)d2,x(2)d2,…,x(n)d2),t為權(quán)重,0 則D2不論X為單調(diào)增長序列,單調(diào)衰減序列或者振蕩序列時都為強化緩沖算子。 證明略。 定理3 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),令XD3=(x(1)d3,x(2)d3,…,x(n)d3),t為權(quán)重,0≤t<1。其中 則D3不論X為單調(diào)增長序列,單調(diào)衰減序列或者振蕩序列時都為強化緩沖算子。 證明略。 定理4 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),令XD4=(x(1)d4,x(2)d4,…,x(n)d4),t為權(quán)重,0≤t<1。其中 則D4不論X為單調(diào)增長序列,單調(diào)衰減序列或者振蕩序列時都為強化緩沖算子。 證明略。 定理5 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),令XD1=(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1),XD2= (x(1)d2,x(2)d2,…,x(n)d2),t為權(quán)重,0≤t<1??傻?/p> 證明略。 定理6 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),XD3=(x(1)d3,x(2)d3,…x(n) d3),XD4=(x(1)d4,x(2)d4,…,x(n)d4),t為權(quán)重,0≤t<1??傻?/p> 證明略。 定理7 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),x(k)為單調(diào)增長序列或者單調(diào)衰減序列,令XDi=(x(1)di,x(2)di,…,x(n)di),令XDj=(x(1)dj,x(2)dj,…,x (n)dj),并且δi(k),δj(k)分別為Di,Dj在x(k)上的調(diào)節(jié)度(δ(k)代表緩沖算子對系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列調(diào)節(jié)度,即越大,緩沖算子對數(shù)據(jù)序列的調(diào)節(jié)度δ(k)越大,也就是對數(shù)據(jù)序列的改變就也大),有 (1)當Di、Dj都為強化緩沖算子時 (2)當Di、Dj都為弱化緩沖算子時 即當為強化緩沖算子時,緩沖后的數(shù)值越大,緩沖算子調(diào)節(jié)度越??;當為弱化緩沖算子時,緩沖后的數(shù)值越大,緩沖算子調(diào)節(jié)度也越大。 證明略。 定理8 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(k)>0(k=1,2,…,n),XD1=(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1),XD2=(x (1)d2,x(2)d2,…,x(n)d2),t為權(quán)重,0≤t<1。 XD3=(x(1)d3,x(2)d3,…,x(n)d3),XD4=(x(1)d4,x(2)d4,…,x(n) d4),可得 δ3(k)≥δ4(k);δ1(k)≥δ2(k) 證明略。 不論X為單調(diào)增長序列,單調(diào)衰減序列或者振蕩序列,D1、D2、D3、D4都為強化緩沖算子,則當系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列前一部分增長過緩而后一部分增長過快時,D1、D2、D3、D4中任一一個緩沖算子可作用于序列,對序列的數(shù)據(jù)進行強化緩沖,從而減少沖擊擾動系統(tǒng)對原始數(shù)據(jù)的干擾。但如果強化的程度不夠的話,則可調(diào)節(jié)度比較大的強化緩沖算子或者采用多階算子對其進行強化,從而提高預(yù)測進度,還原數(shù)據(jù)。 本文以用品類零售總額[11]為例來說明變權(quán)強化緩沖算子在預(yù)測過程中的作用。選取2001~2008年用品類零售總額作為原始數(shù)據(jù),如表1。 由表1可計算出用品類零售總額增長速度分別為9.75%,11.10%,9.88%,11.30%,12.84%,14.65%,17.71%。2005年以前的增長速度明顯慢于后面數(shù)據(jù)的增長速度。如果直接對其建模,必然導(dǎo)致預(yù)測的誤差率很高。為了及時準確地把握用品類零售總額的增長趨勢,對以后的用品類零售總額能夠進行合理的預(yù)測,就必須對前面緩慢增長的數(shù)據(jù)加以處理,使其符合2005年后的發(fā)展趨勢,在此基礎(chǔ)上進行合理預(yù)測。 下面分別運用強化緩沖算子D1、D2、D3、D4作用于2001~2007年的數(shù)據(jù),建立GM(1,1)模型,模擬2008年食品類零售總額,并與原始數(shù)據(jù)得到的預(yù)測數(shù)據(jù)進行對比,從而說明緩沖算子的有效性和優(yōu)越性。 表1 用品類零售總額 表2 誤差對比表 (1)以原始數(shù)據(jù)直接建模,得GM(1,1)模型的時間響應(yīng)式為:作用于2001~2007年的數(shù)據(jù)得 XD1=(560.29,661.85,799.83,944.27,1140.60,1411.47,1796.05) 得GM(1,1)模型的時間響應(yīng)式: x贊(k+1)=2801.500996e0.203313k-2241.212292 XD2=(562.63,664.09,801.92,946.09,1141.98,1412.23,1796.05) 得GM(1,1)模型的時間響應(yīng)式: XD3=(571.06,671.34,807.82,950.32,1144.44,1413.06,1796.05) 得GM(1,1)模型的時間響應(yīng)式: x(k+1)=2877.922092e0.200682k-2306.85913 XD4=(574.44,674.40,810.50,952.52,1146.03,1413.88 1796.05) 得GM(1,1)模型的時間響應(yīng)式: x(k+1)=2904.287202e0.199806k-2329.846984 由表2的對比結(jié)果可以看出,在無緩沖算子作用于系統(tǒng)序列直接進行建模,2008年的用品類零售總額與實際值之間仍有比達差距;在D1、D2緩沖算子的作用下,再次進行建模,預(yù)測結(jié)果已經(jīng)得到了相應(yīng)的改善。在表2中得出D3、D4緩沖之后預(yù)測結(jié)果提高了很大一部分。由此可以看出,經(jīng)過強化算子對原數(shù)據(jù)處理后使得預(yù)測精度明顯提高。因此,當系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)前部分增長(衰減)相比后一部分增長(衰減)過慢時,可以采用此些強化算子對原數(shù)據(jù)進行強化。如果D2的強化程度不夠,則可改用D1,D3、D4;同樣,如果對數(shù)據(jù)要再強化,可以采用多階的緩沖算子理論。但四種強化算子往往使用于單調(diào)增長或單調(diào)衰減序列。 本文主要研究了緩沖算子及其相關(guān)應(yīng)用,該緩沖算子的作用主要是對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,平滑整個數(shù)據(jù)的曲線,提高對以后數(shù)據(jù)的預(yù)測精度。雖然有些數(shù)據(jù)離亂,但只要整個數(shù)據(jù)存在著整體功能,則必然存在著某種規(guī)律。一旦尋找通過某種方式尋找出系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,就能成功解決定量研究結(jié)果與定性分析預(yù)測出入很大的問題。此時就可以通過緩沖算子的作用對原本離亂的數(shù)據(jù)進行緩沖,從而解決定性分析與定量預(yù)測不符的問題。本文在原有研究的基礎(chǔ)上,重新構(gòu)造了變權(quán)強化緩沖算子,解決了數(shù)據(jù)序列前一部分增長(衰減)速度過緩而后一部分增長(衰減)速度過快的問題,但變權(quán)強化緩沖算子往往也只能適用于單調(diào)增長序列或者單調(diào)衰減序列。這些緩沖算子雖然有其局限性,但對其適用范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)緩沖后的預(yù)測精度都大幅度提高,從而也驗證了緩沖算子的有效性和實用性,并發(fā)現(xiàn)了緩沖算子大小與調(diào)節(jié)度的關(guān)系(系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)為單調(diào)增長序列或者單調(diào)衰減序列):當為強化緩沖算子時,緩沖算子越大,調(diào)節(jié)度越?。划敒槿趸彌_算子時,緩沖算子越大,調(diào)節(jié)度也越大。緩沖算子理論經(jīng)過這么多年的發(fā)展已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用。但緩沖算子本身存在著一定的局限性,雖然在緩沖算子的證明中是所有的單調(diào)增長序列、單調(diào)衰減序列和振蕩序列都可以應(yīng)用緩沖算子,但往往只有在單調(diào)增長序列和單調(diào)衰減序列中的應(yīng)用得到較好的結(jié)果。所以緩沖算子的發(fā)展還存在很大的空間。 [1]劉思峰等.沖擊擾動系統(tǒng)預(yù)測陷阱與緩沖算子[J].華中理工大學(xué)學(xué)報,1997,25(1). 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3 結(jié)語