数学建模社区-数学中国

标题: 数学建模常见的综合评价方法及预测方法 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-4-2 16:21
标题: 数学建模常见的综合评价方法及预测方法
/ ^7 _+ q" Q% @: b0 }
数学建模常见的综合评价方法及预测方法/ v* y7 E. y) y7 h' @% C5 I
综合评价方法+ t4 r) T, u, T

* _3 C. ?( J; k, I, Z6 U+ R. k•简单加权法2 H1 N( x: F( E8 ]3 d, C6 C
1 e# L& E7 X+ a$ W, w: f
1. 线性加权综合法$ h7 x& a7 e! _- ~5 m
1.png
2 w* C8 }9 q2 n; \5 t适用条件:各评价指标之间相互独立。
( Z8 E$ ?5 p0 Y" c) r. E
1 n) l8 F3 ]1 V  H- [   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。
" }" T. v5 B6 f- T7 U
0 y0 m  ~' @: J# H. `0 c主要特点：) [5 M% T; o% D' l. D

3 G: j' ]$ n% L) g9 y  （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 ；/ V5 J+ D0 I6 n5 @7 j9 L0 o+ O
, S# p" Y( B' g
  （2）权重系数的对评价结果的影响明显；9 f4 |9 ~: Z" n: f' K
1 p3 X! q7 N+ \+ b. A1 y
  （3）对指标数据无量纲化没有特定要求。 2 D5 q, u. y! e# N) E4 Q9 ?

# q- U: \  x6 F) O6 }. {8 d2 \# `7 q$ {- a! ?
2.  非线性加权综合法 " t7 e4 e! @. p" ?! O
2.png 2 r7 M2 z  U# ^; z

& G2 Y" b# R  O% c* w5 Y; n
) d  A3 @( N' n3 V! Z1 m主要特点：
( R- ~1 `: p! o, z
: v: i  c6 [  K4 d2 H5 o( N7 F* E$ h（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；/ k# E$ c0 f. w* e

- T5 @  _# e& Y5 D# E! X* q（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；0 v0 Y* `" k3 I/ I

* r; }0 W- [2 Y% ]& O7 H. y7 y- C（3）要求无量纲指标数据均大于等于1。
; q" G7 ~7 D* F* ?
. |8 j" P8 d8 Z+ j# n+ \2 v3 J# u, t1 P0 T* n9 l1 P
•逼近于理想解的排序法（TOPSIS法）9 z3 D( }# N6 S+ [) G) w% n3 n. E
3.png
- n2 l% ?% t# Z! W& F; e* n% W2 ~6 u4 b  s+ F3 R7 p- c  H
4.png 1 @% R' O. |9 Q0 S# B) J- z
' H5 d/ `4 j6 F% N+ d5 o8 X

/ R* U" r$ ~- e- ^•层次分析法1 `3 e7 M* @5 a: q  }5 }+ d
, j# X( j- t0 ^0 v1 V2 }/ q

  Q2 Y% m; u1 f4 t: n/ N- B- j•主成分分析法
9 F' y. u* m! b5 S) d6 ~* T7 C+ r
6 v$ G* a% P0 o% |, l0 }
•模糊综合评价法
5 v6 [2 o) z. v, ~) ?2 x% q( i- r. ?* w' w6 _6 c" ]
% p3 I) J7 E6 B- m0 _, a( P- F& l
•聚类分析法1 l+ k2 H9 u$ F6 k# t+ T* r7 H( {

" Y$ e) C6 k+ z$ g, V; a- Y+ r: @
' q7 m# p  D$ s预测方法（具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341）
( x- v; x' ?' Y- {8 ~4 X( f- Q! p  t  k/ K& q7 f+ d
1.插值与拟合方法：小样本内部预测；# p' C2 D7 ]' ~/ Y1 A
7 V$ |: H" p5 ]- d
2.回归模型方法：大样本的内部预测；) S1 E4 A9 F5 P' m1 ]
7 ]# N6 b4 R9 O2 a  D: L' G8 _; P

! M! F/ S  ~$ J. z% I# W3.灰色预测GM(1,1)：小样本的未来预测；
1 s& L- t/ ?4 y$ j3 J
1 T* S* q+ z, k+ S% ^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；
) E5 \7 L  C& M: @2 V( Z0 |2 Q, B; }6 _
* g$ t  I( b' b- U( m7 o, o
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．1 h4 o: M3 z9 p. r  Q
/ j4 A- n) C+ f& D* y

: ^$ z. L6 s. N  I' W! M* q! P$ N原文链接：https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283+ a! \0 ?+ @( L( n3 v

+ `3 z; M/ S7 w. O$ F
$ q3 |* u9 Z& ]8 C* N9 t5 Z+ W0 n
作者: SHINee0525    时间: 2020-8-22 09:52
挺好的 很有意思6 X. e. C: J( J




欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5