宏观经济预测系统集成建模方法与定性仿真研究

论文摘要

对于复杂系统问题，由于所涉及系统的复杂性，传统的还原论方法往往难以奏效，而定性定量综合集成则为复杂系统问题建模提供了方法论指导。例如，宏观经济预测，由于经济系统的复杂性，对经济建模方法提出了定性定量集成的要求，以综合利用定性定量知识、信息。宏观经济预测采用定量、定性综合集成的研究方法，是人机结合的从定性到定量的建模方法。问题是集成具体如何进行。这是一个研究人员共同关注的问题。本文面向宏观经济预测对复杂系统问题集成建模方法进行了深入的研究。 在相关研究的基础上，本文提出了一种基于动态模型空间和集成模型的集成建模方法。 首先，我们注意到，对于复杂系统问题，建模方法比较零散。一个模型所使用的建模方法通常都可以从几个方面进行划分。本文把建模方法分类角度称为建模方法的属性，而其中具体的分类则称作属性的值，一个属性的取值空间叫做属性的状态空间。以建模方法为研究对象，建模方法的属性是对象的描述因素，可以建立一个因素空间，是一种变维空间，称为建模方法属性空间，即所有建模方法属性的状态空间。 建模方法属性空间的变维结构作用于一个模型集上，就构成一种模型空间。 具有同一属性不同属性值的建模方法可以利用不同性质的知识和信息来建立模型。在复杂系统问题建模实践中，我们常常需要发展新的集成化方法，即在属性的状态空间中加入新的集成化方法属性值。此外，建模过程中，人们还可能发现新的建模方法分类角度，即新的建模方法属性。这些都导致上述模型空间的动态演化，即所谓的动态模型空间，但在动态模型空间中不能处理涉及析取属性(由其它属性经过析取运算得到)的方法集成问题，因此本文需要在动态模型空间中建立一种树状集成模型。 集成模型通过模型空间中的一些特殊的定性模型对需要加以集成的模型的推理顺序及数据交换进行控制，这些定性的控制模型称为集成模型的集成核。集成核对集成模块的集成可能根据具体情况采用不同的方法，但定性方法在模型集成中占据着重要地位，因此，本文对定性方法进行了详细地研究，包括定性知识和信息的表达方法及定性推理，尤其对定性推理中的定性仿真

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 论文写作的背景
• 1.2 论文写作的目的和意义
• 1.3 国内外研究现状及发展趋势
• 1.3.1 国外研究现状及发展趋势
• 1.3.2 国内研究现状及发展趋势
• 1.4 论文的研究方法和总体思路
• 1.4.1 论文的研究方法
• 1.4.2 论文的总体思路
• 1.5 论文的主要内容和创新之处
• 第2章 相关理论综述
• 2.1 预测理论
• 2.2 面向复杂系统问题集成建模理论
• 2.2.1 问题和模型
• 2.2.2 模型及其建模方法
• 2.2.3 集成建模方法
• 2.3 定性仿真理论
• 2.3.1 定性知识和信息的表达问题
• 2.3.2 定性仿真的概述
• 2.3.3 QSIM定性仿真理论
• 2.4 多信息与多方法的综合集成方法理论
• 2.5 本章小结
• 第3章 面向复杂系统的宏观经济预测集成建模方法研究
• 3.1 宏观经济预测建模的复杂性
• 3.1.1 宏观经济系统的复杂性
• 3.1.2 宏观经济的可预测性
• 3.2 基于复杂系统集成建模理论建立动态模型空间
• 3.2.1 建模方法属性空间
• 3.2.2 模型空间和建模过程
• 3.2.3 建立动态模型空间
• 3.3 在动态模型空间中建立集成模型
• 3.3.1 集成模型的概念
• 3.3.2 集成模型的建模过程
• 3.4 本章小结
• 第4章 定性知识和信息的表达方法
• 4.1 模型的因果序关系
• 4.1.1 因果序分析方法
• 4.1.2 一个宏观经济定性模型的因果序分析
• 4.2 符号空间的代数性质和定性推理
• 4.3 模糊数学
• 4.3.1 模糊集合及隶属度
• 4.3.2 模糊集合的运算法则
• 4.3.3 模糊量与精确量的转换
• 4.4 定性定量混合空间
• 4.4.1 区间代数
• 4.4.2 模糊数空间
• 4.5 本章小结
• 第5章 改进的定性仿真算法
• 5.1 基于因果序约束的改进QSIM算法
• 5.1.1 QSIM算法与因果序关系约束和目标搜索
• 5.1.2 因果序约束定义和目标状态
• 5.1.3 QSIM算法的改进
• 5.2 模糊仿真算法FQSIM
• 5.2.1 FQSIM算法的模糊定性值表示
• 5.2.2 FQSIM算法的模糊关系约束
• 5.2.3 FQSIM算法的状态转移机制
• 5.2.4 FQSIM算法的过滤机制
• 5.2.5 FQSIM算法的特点
• 5.3 本章小结
• 第6章 宏观经济预测系统的集成模型建模和定性仿真实证研究
• 6.1 一个简单的宏观经济波动预测集成模型
• 6.2 宏观模型和微观优化模型的集成模型
• 6.2.1 宏观模型和微观优化模型
• 6.2.2 宏观模型和微观优化模型的集成模型研究
• 6.3 增长模型和波动模型的集成模型
• 6.4 集成模型的定性仿真
• 6.4.1 集成模型的定性仿真的功能框架
• 6.4.2 定性仿真算法举例
• 6.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢