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标题:
数学建模常见的综合评价方法及预测方法
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作者:
杨利霞
时间:
2019-3-24 11:27
标题:
数学建模常见的综合评价方法及预测方法
数学建模常见的综合评价方法及预测方法
+ N0 d8 @) _ w% j8 ]
7 V/ q& z+ N& E7 P
综合评价方法
- L2 j7 n; o6 f
+ R, D) t( B% h' g; N% ~. @
•简单加权法
+ N# ]% E7 |$ o% C) x2 G5 Q7 X
* i- Z% s ^# u# y. s# a7 B
1. 线性加权综合法
' \$ H) c+ s3 c" @+ O" P2 e: u
6 S* y. a, q+ |5 M# L' _
适用条件:各评价指标之间相互独立。
1 b) _, p* B) i! X. ]4 R
r( e; E6 ?# ^( m1 X2 T0 I* |3 w2 E
对不完全独立的情况，其结果将导致各指标间信息的重复，使评价结果不能客观地反映实际。
1 P+ f9 j' P6 r, r! \( V* K
3 k: }* _- y( V" @5 V5 b3 W3 _
主要特点：
& }/ ~6 y! q& s+ G L
) ?7 N" ?; d) i0 [
（1）各评价指标间作用得到线性补偿，有“一俊遮百丑”或“一见钟情”的效果 ；
" c6 q. u7 l' k+ x
# T4 I' K* B; u: }3 m# i) E# r" E
（2）权重系数的对评价结果的影响明显；
8 G7 _; ?% P$ N. V+ R" B* l7 `
. k' Z+ y4 G4 j$ X3 `/ ?: ]% J
（3）对指标数据无量纲化没有特定要求。
& N& Z: c# i; a
7 V5 k# x+ j: Y7 [
; q# k7 O5 V5 ?1 B) F
2. 非线性加权综合法
0 e) f; `+ |; d0 C
2 I+ Z5 E3 x! }4 n2 a) E
, x/ U2 L% F0 P
) Z5 [( d: W- s* d+ s5 x
主要特点：
& h l1 q5 Z g. T' v
' A9 h$ F2 o8 E$ [, O$ Z
（1）突出了各指标值大小的一致性，即平衡评价指标值较小的指标影响的作用；
: n8 T: U% u* V& u) c C. l3 e/ f
) ]: \0 S: `7 [' J: W
（2）权重系数大小的影响不是特别明显，而对指标值的大小差异相对较敏感；
/ b" I; M( E8 y- ^! [4 O, G$ F
6 ], T1 H. |7 _% d) @
（3）要求无量纲指标数据均大于等于1。
M' J& Z6 d8 _5 Z4 s
" w8 w/ T+ ^0 ~, |# Z* c8 `
( b6 N+ U6 Z+ C1 I7 o
•逼近于理想解的排序法（TOPSIS法）
3 x. e2 P; e z. Y
) c% I- |+ U4 R5 w: m; Z1 h
4 ~' O8 h% Z; p7 m. ?: J+ W
% i; C9 E: x- u- T8 G7 I; y
5 o* ^, E C8 v% v q
•层次分析法
Z; b' `5 \5 R. @5 f. o
6 e4 J2 `6 h$ V* b9 c2 \: \! n
: T% b, X% n" }# [
•主成分分析法
6 l7 e, f3 t2 B) p& t& p' j
$ w- I& ` c: s4 r- K& m
4 {" i. F) U2 T: w& f& w
•模糊综合评价法
4 [* _* A+ e; u! V3 @/ b
2 Z' ?6 {" f* [( R
8 W. A' a9 [2 t# h
•聚类分析法
2 J! r6 E5 R- E/ t
# [, m! b- Z5 i. n) I# ^! A/ m- C' r
9 `6 I9 g! v& x6 O* ~9 x! @
预测方法
2 j" Y: w) c% r
) f1 o. t& b1 C% \7 X/ L5 J
1.插值与拟合方法：小样本内部预测；
6 ~3 @' k: B3 @: T. M4 K$ i) q! @
, G6 `, r; }7 q0 _* r! v0 f
2.回归模型方法：大样本的内部预测；
% z4 J" }( [- P c! H5 @
7 {. J5 j7 }' ^, c% q y5 @1 P3 E1 n
6 \8 r% k) y) o9 h
3.灰色预测GM(1,1)：小样本的未来预测；
) V' a1 I8 H9 w" b9 k
+ z. v+ ]4 m6 q, b% R; w$ b
4.时间序列方法：大样本的随机因素或周期特征的未来预测；
9 y) k+ D0 O$ f2 Y; S
& ?$ t/ ~/ I5 |+ `# S- x1 M
3 u$ j- f; G1 V! T& P
5.神经网络方法：针对大样本的内部机理复杂的数据的未来预测．
3 n$ J8 r0 F4 _. @& l' n, Z, H* d" b
---------------------
V' } Z0 M1 F+ V# T+ i7 x
1 }9 C" M) i# X! A% C+ L' V9 X1 ~
- p6 \4 f! f" v
$ z! @9 P- H; N. I" }2 z
' I) C# g3 F) S `! W0 P
16种常用的数据分析方法汇总.docx
2019-3-25 17:21 上传
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