本文根據不確定性信息的不同表現(xiàn)將不確定性分為隨機性、模糊性、灰性和未確知性四種不確定性。其中,前三種不確定性已為人們所熟悉并進行了廣泛地研究,后一種不確定性是一種新的不確定性,正在引起人們越來越多的關注,對它的研究和應用已取得了一些有價值的成果。但未確知性在預測與決策問題中的應用研究還很少,因此,本文將研究未確知性在預測與決策問題中的應用。本文除前言、未確知數(shù)學基礎和結論外,共包括如下三部分內容: 第一部分:未確知預測的基本方法與組合預測方法（第二章和第三章）。第二章利用未確知數(shù)學方法給出了三種基本預測方法。首先給出了輸出信息為未確知信息的回歸預測法及其參數(shù)估計與應用實例,然后給出了基于未確知測度的分類預測法與應用實例,最后給出了基于未確知測度的聚類預測法與應用實例。第三章利用組合預測模型綜合處理實際預測問題中含有的多種不確定性信息,給出了三種新的廣義加權平均組合預測模型,并對其參數(shù)估計方法進行了研究,數(shù)值例子表明了方法的有效性。第二部分:未確知決策方法與未確知優(yōu)化方法（第四章和第五章）。第四章首先給出了判斷值為未確知數(shù)的層次分析法,給出了未確知判斷矩陣的構造方法及其一致性檢驗方法和權... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
前言
第一章 未確知數(shù)學基礎
    1.1 未確知有理數(shù)的概念
    1.2 未確知有理數(shù)的四則運算
        1.2.1 未確知有理數(shù)的加法運算
        1.2.2 未確知有理數(shù)的減法運算
        1.2.3 未確知有理數(shù)的乘除運算
    1.3 未確知有理數(shù)的數(shù)學期望與方差
        1.3.1 未確知期望
        1.3.2 未確知方差
    1.4 未確知測度
    1.5 連續(xù)型未確知數(shù)的λ-截集
第二章 基于未確知性的基本預測方法
    2.1 引言
    2.2 觀測數(shù)據為未確知數(shù)的回歸預測法
        2.2.1 帶未確知參數(shù)的回歸預測法
        2.2.2 預測實例
    2.3 基于未確知測度的分類預測法
        2.3.1 多元未確知分類預測法
        2.3.2 預測實例
    2.4 基于未確知測度的聚類預測法
        2.4.1 未確知聚類預測法
        2.4.2 預測實例
        2.4.3 方法比較
    2.5 本章結論
第三章 組合預測
    3.1 引言
    3.2 廣義加權平均組合預測模型
        3.2.1 廣義加權函數(shù)平均組合預測模型及其參數(shù)估計方法
        3.2.2 廣義加權函數(shù)比例平均組合預測模型及其參數(shù)估計方法
        3.2.3 廣義加權多重函數(shù)平均組合預測模型及其參數(shù)估計方法
    3.3 組合預測效果評價
    3.4 預測實例
        3.4.1 廣義加權函數(shù)平均組合預測模型預測實例
        3.4.2 廣義加權函數(shù)比例平均組合預測模型預測實例
        3.4.3 廣義加權多重函數(shù)平均組合預測模型預測實例
    3.5 本章結論
第四章 基于未確知性的決策方法
    4.1 引言
    4.2 基于未確知判斷的層次分析法
        4.2.1 未確知判斷矩陣的構造
        4.2.2 未確知判斷矩陣的一致性檢驗及權系數(shù)的求解
        4.2.3 算例分析
    4.3 未確知測度評價
        4.3.1 未確知測度評價模型
        4.3.2 客觀賦權法
        4.3.3 權向量比較
    4.4 本章結論
第五章 基于未確知性的優(yōu)化模型
    5.1 引言
    5.2 收益未確知的投資組合優(yōu)化模型
        5.2.1 風險投資未確知組合優(yōu)化模型
        5.2.2 相對熵集結模型
        5.2.3 未確知組合優(yōu)化模型求解方法
        5.2.4 實例分析
    5.3 系數(shù)未確知的線性規(guī)劃模型
        5.3.1 含等式約束的全系數(shù)未確知線性規(guī)劃模型
        5.3.2 模型的求解方法
        5.3.3 應用實例
    5.4 本章結論
第六章 在航材消耗預測中的應用
    6.1 引言
    6.2 預測實例
        6.2.1 航材消耗灰色預測模型
        6.2.2 航材消耗未確知聚類預測模型
        6.2.3 航材消耗廣義加權平均組合預測模型
            6.2.3.1 航材消耗廣義加權函數(shù)平均組合預測模型
            6.2.3.2 航材消耗廣義加權函數(shù)比例平均組合預測模型
            6.2.3.3 航材消耗廣義加權多重函數(shù)平均組合預測模型
    6.3 本章結論
第七章 在風險投資決策中的應用
    7.1 引言
    7.2 在風險投資項目選擇中的應用
    7.3 在風險投資非系統(tǒng)風險評價中的應用
        7.3.1 評價指標的確定
        7.3.2 評價等級的劃分
        7.3.3 評價指標的權重
    7.4 在風險投資風險控制中的應用
    7.5 應用實例
    7.6 本章結論
結論
致謝
參考文獻
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]未確知數(shù)分析的仿真模型確認方法[J]. 楊江,李治.  信息與控制. 2003(05)
[2]在投資項目不確定性分析中盲數(shù)法與概率法的比較[J]. 王寶森,鄭丕諤,李秋英.  天津大學學報. 2003(05)
[3]基于未確知性信息的河流納污能力計算初探[J]. 李如忠,汪家權,王超,錢家忠.  河海大學學報(自然科學版). 2003(04)
[4]水質富營養(yǎng)化評價的狀態(tài)矩陣方法[J]. 李柏年.  運籌與管理. 2003(04)
[5]危機事件與危機管理[J]. 黃如金.  經濟管理. 2003(13)
[6]不確定性、突變與政府危機管理[J]. 楊冠瓊.  經濟管理. 2003(13)
[7]風險投資中投資風險的灰色多層次評價[J]. 蔡建春,王勇,李漢鈴.  管理工程學報. 2003(02)
[8]廣義不確定性系統(tǒng)理論的特性分析[J]. 王清印,劉志勇,袁玉珍.  運籌與管理. 2003(03)
[9]相依未確知信息的數(shù)學表達及其運算[J]. 高志強,王義鬧.  華中科技大學學報(自然科學版). 2003(04)
[10]多屬性決策中的一種最優(yōu)組合賦權方法研究[J]. 陳華友.  運籌與管理. 2003(02)



本文編號：3591216