本文關(guān)鍵詞：基于TOPSIS準(zhǔn)則的模糊多屬性決策和組合預(yù)測模型及其應(yīng)用　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：TOPSIS方法是多屬性決策的一種常用方法,在經(jīng)濟(jì)、金融、管理、軍事等方面有著廣泛的應(yīng)用,目前有關(guān)三角模糊環(huán)境下的多屬性決策,通常認(rèn)為三個端點(diǎn)的重要性程度相同,并且很少有文獻(xiàn)對各端點(diǎn)之間的交叉影響加以考慮。另外,組合預(yù)測的信息集結(jié)方法被廣泛應(yīng)用于決策思想中,但是決策思想在組合預(yù)測中應(yīng)用較少,而組合預(yù)測最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的確定實(shí)際上是歸一化權(quán)重在各個單項預(yù)測中的權(quán)重最優(yōu)分配的決策問題。因此,本文基于上述想法,探討TOPSIS準(zhǔn)則及其在多屬性決策和組合預(yù)測中的應(yīng)用,具體內(nèi)容如下:(1)考慮到兩個三角模糊數(shù),尤其是非對稱的三角模糊數(shù),三個端點(diǎn)并不以簡單的等權(quán)方式反映其差異,同時各端點(diǎn)間的交叉影響也應(yīng)當(dāng)考慮在內(nèi)。本文將定積分思想應(yīng)用于隸屬度函數(shù),將其作為被積函數(shù),提出了三角模糊差異度量函數(shù)的概念,并指出差異度量函數(shù)實(shí)際為三角模糊數(shù)空間上的距離,將該距離應(yīng)用到模糊TOPSIS方法中,文章最后給出實(shí)例驗證了本文方法的有效性與計算的簡便性;(2)考慮到將所有可能權(quán)重的單項預(yù)測方法構(gòu)成的組合預(yù)測方法作為備選方案,以用來評價預(yù)測方法好壞的指標(biāo)作為屬性,則組合預(yù)測最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取問題轉(zhuǎn)化為一個在諸多組合方案中擇優(yōu)的多屬性決策問題。在此基礎(chǔ)上本文以預(yù)測精度的均值和方差作為多屬性決策的兩個屬性,構(gòu)建了以貼近度為準(zhǔn)則的多目標(biāo)組合預(yù)測模型,并將其運(yùn)用到股票指數(shù)的點(diǎn)位預(yù)測中;(3)考慮到傳統(tǒng)的實(shí)數(shù)組合預(yù)測不能很好地刻畫當(dāng)前復(fù)雜的金融環(huán)境,將單項預(yù)測方法的預(yù)測環(huán)境由實(shí)數(shù)推廣到三角模糊數(shù),同時微觀上在每一個預(yù)測時刻,以當(dāng)前時刻的單項預(yù)測方法作為備選方案,三個端點(diǎn)的誤差平方和作為屬性,建立一個基于TOPSIS方法的多屬性決策模型,并以各單項方法的貼近度作為當(dāng)前時刻的IOWA算子的誘導(dǎo)值。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于TOPSIS方法和IOWA算子的模糊組合預(yù)測模型,并將其運(yùn)用到股票指數(shù)的點(diǎn)位預(yù)測中。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O225

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1317606