灰色关联度分析总结

8.灰色关联分析：从系统离乱的、随机的行为特征量(观测数据)中确定因素(要 素)间的关联程度。
9.灰色关联分析的基本内容：根据诸因素行为观测序列的几何接近程度， 分析和确定它们之间的影响程度或对目标要素的贡献测度。 10.关联分析实质上就是以参考点和比较点之间的距离为基础的分析 ,从距离中 找出各因素的差异性和接近性 , 或者说是基于行为因子序列的微观或宏观几 何接近 , 以分析和确定因子间的影响程度或因子对行为的贡献测度而进行的 一种分析方法。 其主要目的是对态势发展变化的分析,也就是对系统动态发展过程的量化分析。 11.在关联分析中，各序列的量纲不同时，数量级差别大，均值化或初值化的目 的就是对它们进行预处理，使之在数量上比较接近，在单位上无量纲，以便 于分析、比较。 12.对于离散数据列,两曲线的接近程度,是用两时间序列在对应各时段上曲线的 斜率的接近程度来判断的,若两曲线在某时段上曲线斜率相等或相差较小 ,则 两者的关联系数就大;反之就小。 13.绝对关联度存在不足： 当两时间序列在某些点处对应的绝对差很大,而在其它 点重新保持斜率近似相等时,实际上两时间序列相似程度并不很高,而如果用 绝对关联度描述时却认为相似程度很高。 （文献中有改进方法，没看完）
（7） B 型关联度
4.灰色关联算子 （1）初值化算子 （2）均值化算子 （3）区间值化算子 （4）逆化算子 （5）倒数化算子 （6）始点零化算子（在测量线性相关时，使用该算子，灰色斜率关联度为 1， 效果最好。 ） 5.序数效应 6.关联矩阵 7. 以某个数量化指标所构成的序集来刻划诸比较序列与参考序列间的紧密 程度，是一个很好的想法，具有重大的实用价值。灰关联度序集在一定程度 上起到这样的作用，更由于它既不需要大量数据，也不要求各数据列具有典 型的分布规律，并且计算简便。 但因为分辨系数ξ 的变动以及初值化、均值化处理都不具有序数效应， 故在解决实际问题时要慎重，不妨对 ξ 多取几个不同的值，且既作初值化、 也作均值化处理，如果得到相同的序集可予采纳，否则应该结合定性分析、 实际经验以及采取其它分析比较手段再作出判断。应该指出的是，切忌仅对 某一特定的ξ 值，某种特定的无量纲处理方式而求得关联度序集就匆忙下结 论。
1.灰色系统理论的研究对象： “部分信息已知、部分信息未知“ “小样本” “贫信息” 2.灰色关联分析的基本思想： 根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是 否紧密。 曲线越接近，相应的序列之间关联度就越大， 反之就越小。 ① 选准反映系统性为特征的数据序列 ② 根据行为特征数据和相关因素的数据作出 各个序列的图形，从直观上分析。 3.几种灰色关联分析度 定义：参考序列为 行为序列为 （1） 灰色关联度
X 0 (x0(1), x0(2),...,x0(n)) Xi (xi(1), xi(2),...,xi(n))
为分辨系数
（2） 灰色点关联度
（3） 灰色绝对关联度
（4） The Absolute Degree of Grey Incidences
（5） 灰色相对关联度
（6） 灰色斜率关联度
Baidu Nhomakorabea灰色关联分析总结
《灰色系统理论及其应用》第三版，刘思峰等著 《Grey Incidence Analysis of the Factors Which Are Linear Correlative》 Chaoqing Yuan,Sifeng Liu,Wei Chen 《Research on improvement of grey relation analysis method based on ideal points》 Feng Kong,Zhiguang Zhangk,Ying Liu 《关于灰色关联度的一些理论问题》氺乃翔，董太亨，沙震 《第二讲 灰色关联分析理论及其应用》吕峰，石大鑫 《灰色系统理论研究（Ι ） ：灰色关联度》李学全，李松仁，韩旭里（未看完）