灰色建模技术及其在自然灾害非常规突然事件人员伤亡预测中的应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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第1章 灰色建模技术的研究现状1

1.1 灰色建模技术研究目的与意义1

1.2 灰色建模技术的研究现状4

1.2.1 缓冲算子4

1.2.2 灰色预测模型5

1.2.3 灰色关联分析模型9

1.2.4 灰色决策模型11

1.3 本书内容安排与技术路线13

1.3.1 内容安排13

1.3.2 技术路线13

1.4 本章小结14

第2章 缓冲算子15

2.1 缓冲算子的定义及公理15

2.2 弱化缓冲算子18

2.2.1 弱化缓冲算子的构建18

2.2.2 弱化缓冲算子的应用30

2.3 强化缓冲算子32

2.3.1 强化缓冲算子的构建32

2.3.2 强化缓冲算子的应用44

2.4 本章小结47

第3章 灰色预测模型的构建及优化48

3.1 NGM（1,1,k）模型的构建49

3.1.1 NGM（1,1,k）模型的构造49

3.1.2 灰色NGM（1,1,k）模型的应用53

3.2 NGM（1,1,k）模型的拓展与初始值优化54

3.2.1 NGM（1,1,k）模型的三种形式55

3.2.2 优化的NGM（1,1,k）模型56

3.2.3 优化的NGM（1,1,k）模型参数求解57

3.3 NGM（1,1,k）模型背景值的优化58

3.3.1 NGM（1,1,k）模型背景值的误差分析58

3.3.2 NGM（1,1,k）模型背景值的优化59

3.4 本章小结61

第4章 灰色预测模型的特性研究62

4.1 NGM（1,1,k）模型的数乘特性63

4.1.1 NGM（1,1,k）模型参数包的定义63

4.1.2 数乘变换下NGM（1,1,k）模型的参数特性66

4.2 NGM（1,1,k）模型的病态性69

4.2.1 病态方程组与矩阵条件数69

4.2.2 NGM（1,1,k）模型的参数识别方法及其病态性度量71

4.3 灰色Verhulst预测模型的数乘特性79

4.3.1 灰色Verhulst模型的定义79

4.3.2 数乘变换下Verhulst模型的参数特性82

4.3.3 案例分析85

4.4 灰色Verhulst预测模型的病态特性研究86

4.4.1 病态方程组与矩阵谱条件数86

4.4.2 灰色Verhulst模型的参数识别方法及其病态性度量87

4.4.3 实例分析96

4.5 灰色Verhulst拓展预测模型的数乘特性97

4.5.1 灰色Verhulst拓展模型及其参数包98

4.5.2 灰色Verhulst拓展模型的数乘特性100

4.5.3 实例分析103

4.6 灰色Verhulst拓展预测模型的病态特性104

4.6.1 病态方程组与矩阵条件数104

4.6.2 灰色Verhulst拓展模型的病态性度量105

4.7 本章小结113

第5章 灰色关联分析模型及性质114

5.1 邓氏关联度模型及其优化114

5.1.1 灰色关联因素及其公理114

5.1.2 邓氏关联度模型的优化116

5.1.3 优化邓氏关联度模型的应用117

5.2 几类关联度模型的性质研究119

5.2.1 灰色关联度的性质及常见关联度119

5.2.1 几类灰色关联度模型的仿射性123

5.2.1 几类灰色关联度模型的仿射变换保序性127

5.3 灰色相似关联度模型研究132

5.3.1 灰色相似关联度模型的构建132

5.3.2 灰色相似关联度模型的性质研究133

5.3.3 灰色相似关联度模型的应用研究135

第6章 灰色决策模型137

6.1 基于灰色关联度求解指标权重的改进方法137

6.1.1 求解指标权重的灰色关联度法138

6.1.2 基于灰色关联度求解指标权重的改进方法140

6.2 灰色多阶段动态决策模型143

6.2.1 灰色决策预备知识144

6.2.2 灰色多阶段动态决策模型的算法145

6.2.3 实例分析146

第7章 基于灰色建模技术的自然灾害类非常规突发事件人员伤亡演化预测仿真研究150

7.1 研究背景150

7.2 研究意义与应用前景152

7.3 自然灾害类非常规突发事件人员伤亡演化预测模型及其算法设计154

7.4 NGM模型时间响应式的求解及仿真分析158

7.5 本章小结160

参考文献162