技术领域本发明属于灰色理论领域，具体涉及一种基于循环修正的组合灰色关联分析方法。
背景技术：
灰色关联分析是灰色系统理论中十分活跃的一个分支，其基本思想是根据序列曲线几何形状来判断不同序列之间的联系是否紧密。基本思路是通过线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的折线，进而根据折线的几何特征构造测度关联程度的模型。经过30余年的发展，已经提出了近二十种灰色关联度分析模型，其中以邓聚龙教授提出的邓氏灰色关联分析模型影响最大。在进行灰色关联分析前，通常需要进行指标序列的无量纲化处理，对序列进行无量纲处理的过程就是改变序列曲线比例尺的过程。常用的无量纲化方法有初值化、均值化、中心化等，在进行因素分析时，可根据实际情况选用其中的一个。公开号为CN102097665B(申请号为200910255635.5)的中国发明专利公开了一种基于灰色系统预测理论的铅酸蓄电池无损快速充电方法，在计算铅酸蓄电池充电端电压，铅酸蓄电池温度与铅酸蓄电池充电电流的关联程度时，所用模型为邓氏关联度，无量纲化方法为初值化。此计算方案具有一定的可行性，并且计算简便，但只采用一种无量纲化方法，仅能体现特定比例尺下序列间的几何相似程度，据此下结论，有时可能不符合实际。因此，我们需要研究一种能够同时体现不同比例尺下序列间的几何相似程度的计算方法，以提高判断的准确性。不同无量纲化方法得到的灰色关联序均能够体现特定比例尺下，比较序列与参考序列间的相似程度，但仍存在评价结果的不一致性和特定性。另外，组合评价结论新的不一致问题也没有较好的解决途径。
技术实现要素：
为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供一种基于循环修正的组合灰色关联分析方法，提高判断的准确性。为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：一种基于循环修正的组合灰色关联分析方法，该方法包括以下步骤:1)由n个样本的m个指标构成灰色评价矩阵，选择比较序列和参考序列，分别记为Xij和X0j(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)。2)三种常用的无量纲化方法，具体计算公式如下：初值化：均值化：中心化：上式中，和分别代表的均值和标准差，和分别代表的均值和标准差。3)第i个参考序列指标与比较序列之间的灰色关联度δi为：δi=1nΣj=1nminiminj|X0j′-Xij′|+ρmaximaxj|X0j′-Xij′||X0j′-Xij′|+ρmaximaxj|X0j′-Xij′|---(4)]]>式中，|X′0j-X′ij|—参考序列与比较序列对应指标的绝对差，—两级最小差和两级最大差，ρ—分辨系数，常取0.5。同时对灰色关联度进行大小排序，得到灰色关联序。4)组合评价4.1平均值法该方法将每种方法的排序名次转换成分数Rkt＝n-rkt+1，Rkt表示第k个指标在第t种无量纲化方法下的分数；rkt表示第k个指标在第t种无量纲化方法下的排序，k＝1,2,…,n,t＝1,2,…,m，其中n表示指标的总个数，m表示无量纲化方法的总个数。具体公式为：Rk‾=1mΣ1mRkt---(5)]]>式中：Rk‾]]>为组合评价值，按组合评价值的大小重新进行排序，若2个指标的评价值相等，则标准差小者为优。4.2Board法若评价认为指标a优于指标b的方法的个数大于指标b优于指标a的方法的个数，即为xaSxb。定义Board矩阵B＝{qab