国家自然科学基金(71301001)
- 作品数：7 被引量：29H指数：3
- 相关作者：周礼刚陈华友刘金培林志超韩冰更多>>
- 相关机构：安徽大学东南大学中国科学院科技战略咨询研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：经济管理理学社会学自动化与计算机技术更多>>
- 基于交叉效率DEA和随机模拟的区间语言偏好关系排序方法被引量：10
- 2018年
- 针对区间加性语言偏好关系排序问题，提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法．首先，针对具有一致性的加性语言偏好关系，构建产出导向的DEA模型，分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联．其次，对不满足一致性的加性语言偏好关系，建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型，并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法．最后，将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合，提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法．算例分析表明，本文提出的方法能够有效避免信息损失，具有较好的可信度和适用性．
- 刘金培陈佩佩陈华友王书玲
- 关键词：DEA
- 一种基于新的区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策方法被引量：2
- 2019年
- 本文首先基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离提出了一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论了其性质。其次,基于该相似测度公式分别构建了区间二型梯形模糊专家权重和属性权重确定模型,然后通过集结区间二型梯形模糊决策信息与权重信息,给出了一种基于该相似测度的群决策方法。最后,通过投资方案选择实例说明了该方法的合理性和有效性。
- 王凤平轶男周礼刚陈华友
- 关键词：群决策
- 基于扩展TOPSIS的区间梯形二型模糊多属性群决策方法
- 本文针对属性值和属性权重均为区间梯形二型模糊数形式的多属性群决策问题,提出了一种基于扩展的TOPSIS法来确定专家权重的方法,并利用模糊数质心的内心坐标和Euclidean距离法来对区间梯形二型模糊数的大小进行排序。同时...
- 王凤吴澎平轶男周礼刚陈华友
- 关键词：群决策TOPSIS质心
- 文献传递
- 区间二元语义Bonferroni集成算子及其决策应用被引量：2
- 2018年
- 区间二元语义值是一种常用的不确定环境下决策信息表达形式。考虑到决策信息的交叉影响作用,定义了区间二元语义值的Bonferroni平均算子以及相应的加权形式,在此基础上,给出了组合形式的区间二元语义值的加权Bonferroni平均算子的概念,并研究了算子的幂等性、单调性等数学性质,给出了基于C-I2TLWBA算子区间二元语义值的集成模型和决策应用。实例表明了该模型具有较好的有效性。
- 张茂竹陈华友韩冰江莹
- 关键词：二元语义
- 一种新的基于二维语言评价信息的模糊多属性决策方法
- 针对模糊多属性决策问题中决策者给出的评价信息为二维语言变量时,提出了基于信度结构和TOPSIS的决策方法。该方法首先从决策者的心理认知角度出发,结合二维语言变量的不确定性,定义了二维语言变量的信度结构函数,考虑到决策者的...
- 吴群王凤周礼刚陈华友
- 关键词：多属性决策TOPSIS方法
- 文献传递
- 一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法被引量：6
- 2021年
- 针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题,结合信息熵理论,提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度,并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数,并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。
- 林文豪陈梅倩周礼刚林志超
- 关键词：多属性群决策VIKOR
- 基于区间毕达哥拉斯模糊相似测度的多属性群决策方法研究被引量：6
- 2019年
- 毕达哥拉斯模糊集是对模糊集和直觉模糊集的推广,本文在实型广义加权平均算子的基础上提出一种新的测度——区间毕达哥拉斯模糊余弦相似测度,并提出了一种基于该相似测度的多属性决策方法。首先,介绍区间毕达哥拉斯模糊数的概念以及运算法则;其次提出了区间毕达哥拉斯模糊有序加权余弦相似测度,分析了其单调性、有界性等相关性质以及其多种推广形式,并将其运用至多属性群决策问题中。最后,将这种群决策方法运用在推选优秀学生的方案选择中,通过改变参数及权重向量取值的方法得到不同集结结果,体现了本文提出的方法的有效性及可行性。
- 程丽娜周礼刚
- 关键词：群决策
- 我国农产品物流需求量组合预测分析--基于PLS、BP神经网络和ARIMA模型的实证被引量：2
- 2017年
- 针对影响农产品物流需求的各种特定因素,提出基于偏最小二乘回归(PLS)、BP神经网络和ARIMA模型的我国农产品物流需求量最优组合预测分析方法体系,并基于1995-2015年中国农产品物流需求量相关数据对我国农产品物流需求进行预测分析。实证分析结果表明,预测方法不但能够有效预测农产品物流需求量的整体变化趋势和细节波动,具有更高的预测精度,而且能够反映粮食产量、粮食价格等影响因素对物流需求量的作用机制。
- 郭健刘金培任贺松郭艺刘晓琳
- 关键词：组合预测物流需求量PLSARIMA
- 可容忍预测误差及其在汇率组合预测中的应用被引量：1
- 2020年
- 鉴于传统的最优化组合预测模型确定权重的方法未考虑到数据中极端值的影响,存在一定的局限性。为了更好地提高组合预测的精度,提出了预测结果可容忍误差的相关概念。将其应用到每种单项预测结果及组合预测结果的效果分析中,提出了一类基于可容忍误差的最优化组合预测模型,从而确定组合预测中各单项预测方法的权重。以2016年1月4日至2018年6月12日日元兑换美元日汇率收盘价的数据为例验证了模型的可行性和合理性。结果表明,所提出的最优化模型能够有效提高组合预测的精度。
- 陶志富赵勤朱家明刘金培
- 关键词：组合预测权系数
