劉永菲,張輝,解忠誠(chéng)
(中國(guó)傳媒大學(xué)理工學(xué)部,北京100024)
灰色系統(tǒng)的特色是研究“小樣本”與“貧信息”等不確定性問題。因此充分開發(fā)利用已占有的信息來挖掘系統(tǒng)本身固有的規(guī)律是灰色系統(tǒng)理論的基本準(zhǔn)則。我們可以通過社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等系統(tǒng)的行為特征數(shù)據(jù)來尋求因素之間或自身的變化規(guī)律?;疑到y(tǒng)理論認(rèn)為,盡管客觀系統(tǒng)的表象復(fù)雜、數(shù)據(jù)離亂,但它們總有自身的整體功能,必然蘊(yùn)藏某種內(nèi)在的規(guī)律,關(guān)鍵是如何選擇適當(dāng)?shù)姆椒▉硗诰蚝屠盟?。在文獻(xiàn)[1-3][6]中,劉思峰等學(xué)者提出了沖擊擾動(dòng)緩沖算子的概念,并構(gòu)造出一種得到較廣泛應(yīng)用的強(qiáng)化緩沖算子。本文在他們的工作的基礎(chǔ)上,又構(gòu)造出一類新弱化緩沖算子,從而推廣了緩沖算子的類型。
定義2.1設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,若
(1)?k=2,3,…,n,x(k)-x(k-1)>0,則稱 X 為單調(diào)增長(zhǎng)序列。
(2)?k=2,3,…,n,x(k)-x(k-1)<0,則稱 X 為單調(diào)衰減序列。
(3)若,?k1,k2∈{2,3,…,n},有 x(k1)-x(k1-1)>0,x(k2)-x(k2-1)<0,則稱 X 為振蕩序列。令,稱 M-m 為振蕩序列 X 的振幅。
定義2.2設(shè)X為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,D為作用于X的算子,X經(jīng)算子D作用后所得到序列記為XD=(x(1)d,x(2)d,…,x(n)d),則稱 D 為序列算子。
對(duì)序列連續(xù)作用,可得二階算子,一直可以作用到r階算子,分別記為XD2,…,XDr。
公理2.1[4](不動(dòng)點(diǎn)公理)設(shè)為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,D為序列算子,則有x(n)d=x(n)。
公理2.2[4](信息充分利用公理)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列X中的每一個(gè)數(shù)據(jù)x(k)(k=1,2,…,n),都應(yīng)充分地參與算子作用的整個(gè)過程。
公理 2.3[4](解析化與規(guī)范化公理)任意的 x(k)d(k=1,2,…,n)皆可以由一個(gè)統(tǒng)一的 x(1),x(2),…,x(n)的初等表達(dá)式表達(dá)。
滿足上述三公理的序列算子稱為緩沖算子,XD稱為緩沖序列。
定義2.3[5]設(shè)為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,D為序列算子,當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列、單調(diào)衰減序列或振蕩序列,緩沖序列XD比行為數(shù)據(jù)序列X的增長(zhǎng)速度(或衰減速度)放慢或振幅變小,則稱緩沖算子D為弱化算子。
定理1[5](1)設(shè)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列,XD為緩沖序列,則D為弱化緩沖算子?x(k)≤x(k)d(k=1,2,…,n);
(2)設(shè)X為單調(diào)衰減序列,XD為緩沖序列,則D為弱化緩沖算子?x(k)≤x(k)d,(k=1,2,…,n);
(3)設(shè)X為振蕩序列,XD為緩沖序列,D為弱化緩沖算子,則
由定理1可知,單調(diào)增長(zhǎng)序列在弱化緩沖算子作用下,數(shù)據(jù)膨脹;單調(diào)衰減序列在弱化緩沖算子作用下,數(shù)據(jù)萎縮。
劉思峰等學(xué)者在其文獻(xiàn)[4]中構(gòu)造了下列弱化緩沖算子,設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,令 XD1=(x(1)d1,…,x(n)d1),其中
則當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列、單調(diào)衰減序列,D1為弱化緩沖算子。
在弱化緩沖算子D1基礎(chǔ)上,我們給出一種新的弱化緩沖算子。
定理2 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為非負(fù)的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(i)>0,其中
令 XD2=(x(1)d2,…,x(n)d2)
則當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列,單調(diào)衰減序列或振蕩序列時(shí),D2為弱化緩沖算子。
即D2滿足緩沖算子公理一。而對(duì)于緩沖算子公理二,公理三顯然也成立,故D2為緩沖算子。
下證D2為弱化緩沖算子。
(1)當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列時(shí),由于
則有所以D2為弱化緩沖算子。
(2)當(dāng)X為單調(diào)衰減序列時(shí),因
所以D2為弱化緩沖算子。
(3)當(dāng)X為振蕩序列時(shí),令
對(duì)任意的 i∈{1,2,…,n}有
故D2為弱化緩沖算子。
定理3 X=(x(1),x(2),…,x(n))為非負(fù)的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(i)>0,則
即弱化緩沖算子D2比弱化緩沖算子D1弱化能力更強(qiáng)。
證明:考慮
定理4 設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為非負(fù)的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(i)>0,m為自然數(shù)。其中
令 XDm=(x(1)dm,…,x(n)dm)
則當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列,單調(diào)衰減序列或振蕩序列時(shí),Dm為弱化緩沖算子。
即Dm滿足緩沖算子公理一。至于緩沖算子公理二,公理三顯然也成立,因而Dm為緩沖算子。
下證Dm為弱化緩沖算子
(1)當(dāng)X為單調(diào)增長(zhǎng)序列時(shí),因?yàn)?/p>
則有
所以Dm為弱化緩沖算子。
(2)當(dāng)X為單調(diào)衰減序列時(shí),因?yàn)?/p>
所以Dm為弱化緩沖算子。
(3)當(dāng)X為振蕩序列時(shí),令
對(duì)任意的 i∈{1,2,…,n}有
故Dm為弱化緩沖算子。
定理5 X=(x(1),x(2),…,x(n))為非負(fù)的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(i)>0,m為自然數(shù),則
即弱化緩沖算子Dm+1比弱化緩沖算子Dm弱化能力更強(qiáng)。
證明:考慮
定理6 X=(x(1),x(2),…,x(n))為非負(fù)的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列,且x(i)>0,k≤l均為自然數(shù),則
即弱化緩沖算子Dl比弱化緩沖算子Dk弱化能力更強(qiáng)。
證明:由定理5即得。
以上海市國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)為例[7],驗(yàn)證本文構(gòu)造的弱化緩沖算子在GM(1,1)模型預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。選取該市2002—2007年國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(單位:萬戶)作為原始數(shù)據(jù):
X=(420,432,633,803,957,1080)從原始數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),上海市上網(wǎng)用戶數(shù)增長(zhǎng)勢(shì)頭迅猛,增長(zhǎng)率分別為:2.857%,46.53%,26.856%,19.178%,12.85%,年平均增長(zhǎng)率為21.65%,顯然互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)不可能一直保持如此高的增長(zhǎng)率,因此直接用原始數(shù)據(jù)建模,預(yù)測(cè)結(jié)果將會(huì)與真實(shí)值出現(xiàn)很大偏差。觀察數(shù)據(jù)可以看出,原始序列前半部分增長(zhǎng)速度較快,后半部分增長(zhǎng)速度較慢,因此要進(jìn)行若干年后上網(wǎng)用戶數(shù)的預(yù)測(cè),必須弱化其增長(zhǎng)趨勢(shì),削弱沖擊擾動(dòng)因素的干擾,使得模型預(yù)測(cè)精度提高,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相符合。
以2002—2006年數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù),以2007年數(shù)據(jù)為模擬檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。用D1和D2分別對(duì)原始序列進(jìn)行一階緩沖算子作用,得到一階緩沖序列如下:
顯然,弱化緩沖算子D2比弱化緩沖算子D1弱化能力更強(qiáng)。對(duì)原始序列及緩沖算子作用后的新序列分別建立GM(1,1)模型,得到的原始序列模擬值分別為:
經(jīng)計(jì)算得原序列平均相對(duì)誤差為5.22%;經(jīng)D1作用后序列的平均相對(duì)誤差為0.945%;經(jīng)D2作用后序列的平均相對(duì)誤差為0.08%,并預(yù)測(cè)2007年國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)為1032.9萬戶??梢钥闯?,經(jīng)弱化緩沖算子得到的序列都比直接建模的平均相對(duì)誤差小,其中經(jīng)D2作用后得到的弱化緩沖序列平均相對(duì)誤差最小。而2007年國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶的真實(shí)值是1080萬戶,相對(duì)于預(yù)測(cè)值1032.9萬戶,誤差率為4.36%,顯然,在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中,該預(yù)測(cè)精度會(huì)有所提升,如何適當(dāng)選擇Dm中的m值進(jìn)行建模及預(yù)測(cè)是接下來的研究重點(diǎn)。
本文在已有的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,構(gòu)造了一類新的弱化緩沖算子,對(duì)具有前半部分增長(zhǎng)速度較快,而后半部分增長(zhǎng)速度較慢特征的原始數(shù)據(jù)序列,用所構(gòu)造的緩沖算子能夠充分有效地消除原始數(shù)據(jù)序列中的沖擊擾動(dòng)因素的干擾,提高預(yù)測(cè)精度。
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