多源信息集结条件下灰色异构数据序列预测建模方法及其应用研究

The complexity of statistical objects is an important factor that leads to the uncertainty of statistical data. Although the multiple-source information aggregation plays an important role in improving the reliability of statistical data under a complex environment,the information channel of multi-sources of its can easily cause the inconformity and incompatible types of the aggregation information data and produce a isomerism data sequence. This project is aimed at studying grey isomerism data sequence forecast modeling method through the grey system modeling technology. Firstly，study the methods of multiple-source information aggregation under a complex environment，and research the "kernel degree of greyness" modeling method as well as build the rules of algebraic operation and matrix calculation. Then,on the basis of studying the modeling mechanism of grey isomerism data and parameter optimization, do expand research on single variable grey isomerism fluctuation sequence prediction model and multivariable grey isomerism data sequence forecast model. Finally，by adopting the use of the achievements of above study ,forecast the demand of natural disaster emergency rescue workers and goods and materials ，and develop demanding forecasting software ,to realize fast forecast of the demanding types and numbers of the rescue workers and emergency materials，and to provide the NSRI with theoretical basis for managing emergency resource. The findings of this project will have a positive impact on enriching and developing the grey forecasting theory and improving the efficiency of natural disaster emergency rescue.

统计对象的复杂性是导致统计数据不确定性的主要因素，多源信息集结尽管对提高复杂环境下统计数据的可信度具有重要作用，但该方法中信息渠道的多源性极易导致集结信息数据类型不一致、不兼容，形成灰色异构数据序列。本项目拟应用灰色系统建模技术对灰色异构数据序列预测建模方法展开研究。首先，研究复杂条件下的多源信息集结方法，探究灰色异构数据"核和灰度"的计算方法，建立灰色异构数据的代数运算与矩阵计算规则；然后，研究灰色异构数据预测模型建模机理与参数优化算法，在此基础上对灰色异构波动序列预测模型，以及多变量灰色异构数据预测模型进行拓展研究；最后，将上述理论成果应用于自然灾害应急救援人员和物资需求的预测，并开发需求预测软件，以实现救援人员需求类型和人数、应急物资需求种类和数量的快速预测，为救援机构实施应急资源调度提供理论依据。本项目研究成果对丰富与发展灰色预测理论，提高自然灾害应急救援效率具有积极意义。

本项目围绕多源信息集结条件下的灰色异构数据预测建模方法展开研究。在理论研究方面，提出了利用几何重心与面积来测算灰数核与灰度的新方法，建立了灰色异构数据代数运算法则与公理体系，并基于Gamma函数对分数阶累加生成与累减还原算子及其性质进行了研究；在方法研究方面，建立了面向灰色异构数据的灰色预测模型建模方法、基于区间拓展的随机振荡序列预测建模方法、面向结构拓展与模型优化的单变量/多变量灰色预测模型建模方法以及基于蛛网面积的区间灰数灰靶决策方法；在应用研究方面，构建了面向灾害应急物资（食品、药品、帐篷）需求的灰色异构数据预测模型、基于灰色系统建模技术的城市就业容量预测模型及能源需求、空气质量、机动车保有量预测模型等；在成果推广方面，基于Visual C#语言开发了“灰色预测模型智能建模软件”一套，该软件具有数据输入方便快捷、计算结果精度可调、软件界面简洁美观等优点，能实现模型参数与模拟误差的自动计算及模拟效果图的自动生成。本项目研究成果对发展和完善灰色系统基础理论、优化灰色预测模型建模机理与体系结构、实现灰色模型建模对象从同质数据到异构数据的拓展、改善灰色预测方法的建模能力与适用范围、促进灰色理论的推广与普及等方面，均具有重要价值。依托该项目，团队成员在《Journal of the Franklin Institute》、《Computers & Industrial Engineering》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Energy》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》等国内外期刊上发表学术论文44篇（项目主持人以第1作者身份发表22篇）。论文被SCI收录13篇（SCI一区1篇、二区4篇），EI收录15篇，基金委管理学重要期刊（A类）1篇。在科学出版社出版学术专著2部，开发并申请软件著作权2套，研究成果获省部级一、二等奖各1次，培养硕士研究生7名，项目主持人被聘为重庆市“巴渝学者”特聘教授。