汤义强
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
- 供职机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学自然科学总论更多>>
- 非等间距GM(1,1)模型背景值的改进及其最优化被引量：10
- 2010年
- 背景值构造方法是影响非等间距GM(1,1)模型精度和适应性的关键因素之一,文章分析了非等间距GM(1,1)模型中的背景值,提出了用Newton插值和数值积分中的Newton-Cores公式与Gauss-Legendre公式分别重构模型中的背景值。该背景值不仅适合于非等间距建模,也适合于等间距建模,该模型进一步拓广了GM(1,1)的适应范围,数据模拟结果充分说明了新模型的有效性和优越性。
- 刘圣保张公让李巧巧汤义强
- 关键词：非等间距GM(1,1)模型背景值
- 基于模糊熵的城市设施水平综合评价分析被引量：6
- 2010年
- 在综合评价时,权重的确定直接影响到评价结果的准确性和科学性。为此,基于粗糙集的模糊熵提出了一种新的综合评价赋权数的方法,有效表达了不同的指标面对不同的评价方案有不同的信息容量,故每个指标对不同的评价方案应赋予不同的权重,使得权系数既易于解释,又更加客观准确。进而对华北、东北、华东三大地区的城市基础设施水平进行TOPSIS方法分析,得出了三大地区的城市基础设施水平的排名,通过数据分析得出三个地区在不同评价指标下存在的优点和缺点,可以为城建部门提供一定的参考意见,查漏补缺。
- 李侠毛军军汤义强
- 关键词：模糊熵TOPSIS方法综合评价
- 结合粗集的数据分析方法及应用研究
- 上世纪80年代，Z.Pawlak提出了粗集达一不确定数据分析方法，进一步补充了概率论、证据理论、模糊集理论等不确定数据分析理论。经历近30年的发展，粗集模型已被广泛应用于许多领域。它的优点在于其能够评估数据之间的依赖关系...
- 汤义强
- 关键词：粗集模型数据分析智能信息处理数据约简
- 基于粗集属性约简的电力供应量SVM回归预测被引量：5
- 2010年
- 采用基于粗糙集属性约简的支持向量机回归预测模型对我国电力供应量进行预测。根据电力供应量及其影响因素的历史数据建立决策表,利用动态层次聚类法对决策表中的连续属性进行了离散化;运用属性约简算法进行约简,提取出主要因素,并将其作为样本的特征,应用支持向量机回归预测模型对电力供应量进行预测。五年预测结果表明:与SVR模型相比,结合了属性约简方法的RS&SVR模型充分利用了更少但是主要的预测因子的信息,预测精度有一定提高,应用效果较好。
- 汤义强毛军军李侠程白彬
- 关键词：支持向量机回归粗糙集属性约简
