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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

+ Q. ^* L5 L1 O* E数学建模常见的综合评价方法及预测方法
  G4 z, X6 Y8 t- G0 E综合评价方法
5 x4 ]$ ?1 z: Y9 E9 W. q/ X" ~
3 J4 Z1 |, ~% [' F; ]) {2 S•简单加权法
3 X9 b5 V7 i  g% S( B4 q
+ k  }1 t5 n4 i# c! ^0 @. I1 M, A1. 线性加权综合法
5 e6 f( e- A0 I/ }+ |' P' H 1.png
# D3 z3 e* n& `/ Y适用条件:各评价指标之间相互独立。
4 ]& I, g9 K: F% l
3 Q6 M  |) F# _$ K; o9 ~  A' H+ D   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。$ R0 J/ s) l+ R. P4 }6 e  ~

9 L$ J+ C/ h/ _% a6 T主要特点：
0 W2 [: e, b9 o, C- z* E5 `- r+ ]# |( z
  （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 ；# \( k: D2 V- p0 D

  m: K5 ?1 v6 y& y' y: |  （2）权重系数的对评价结果的影响明显；6 o- n! o. N2 ?( O% B3 P5 Z

$ v. c1 A7 T' H7 i( q  （3）对指标数据无量纲化没有特定要求。 6 B8 n! }/ }) C
: X! ^: ]! t& s/ Y0 ]' x2 G

  h' z  a7 n5 H  [2.  非线性加权综合法
4 D5 _+ b: q* A* K' T8 P 2.png ' G: A( ?' ^0 T$ z* ~
/ ~( Z1 q6 N0 n, E4 P- T
  a* {# N9 a  l( \1 s
主要特点：1 v1 q* Z1 i2 h8 q* G, p. v
; z: |9 s7 l" x0 Y
（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；
' n" D5 ^; [; o" w8 x6 U4 w5 Q" }+ t: K/ z% M
（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；; v- [& i, L1 a& }6 ?8 g

' j8 r# E8 C6 ]0 r; K& {6 Z2 |( w（3）要求无量纲指标数据均大于等于1。  n: q* q3 Q  |7 _0 T  i0 T) _! C) d

" Y0 b+ J, l. Z. }  J
9 k: l. }2 H% `- R7 E•逼近于理想解的排序法（TOPSIS法）
/ S; U0 Y0 @8 v$ S5 T 3.png / K: n* A4 o: m2 A4 M3 C3 E

4 o6 \; j6 Q+ g6 r5 \8 }" \ 4.png 7 |9 U" a3 t& i

9 F" M4 P, Q$ E; F0 p+ r5 P! p
, l1 F) u* x- N; B  U1 A" e•层次分析法8 C& X# f( h8 {" b, V1 ]
) z+ W2 m% j  w
' y" g* X: ?0 M  ?( A7 [
•主成分分析法4 D( K/ D6 n6 X/ h& b

) ?8 u9 f8 I6 {+ M2 c: ~
: V, C1 r" _% g* ^& c6 P$ i•模糊综合评价法
; `( ^% s% b: c1 N* ]6 F9 k% A5 q9 x. }2 Y0 ~8 p" S

7 d; H7 Q2 I( O  r•聚类分析法
3 {3 M1 q# I9 H
* z  \0 D( X8 q. P+ F" `6 b" ^7 P4 P
预测方法（具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341）
, d) @8 n( m8 m' ?# z+ g9 D
1 f; ]4 n. B9 e9 a1.插值与拟合方法：小样本内部预测；
! Y* X0 b" P2 _" @8 ]/ K9 r! g9 R5 w- H; E' n) S$ V# s
2.回归模型方法：大样本的内部预测；
) [/ t2 s5 _" G  ]7 H3 d, i7 W; b0 W- \) x& w3 Z
- x' z2 R! u; }
3.灰色预测GM(1,1)：小样本的未来预测；
# u& I! c, d: [/ A- c) A/ e. Z% R$ @! y. G, x
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；' n7 O6 g" [3 D! a

% t7 k8 O$ H/ x! J. k# k7 U( w. |2 K$ {0 N
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．
! \& u3 u- a; D, N& {! U+ P, R( \
( y& O5 A9 w* D: H0 ]# h9 H) m. g. S2 S, q1 E3 b4 z4 y
原文链接：https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/548002833 z9 x- U6 d2 I/ x9 D
/ A2 C9 A% ?' Q
) Z$ z# f( K0 l7 W
作者: SHINee0525    时间: 2020-8-22 09:52
挺好的 很有意思1 D5 s9 h0 p6 t/ e




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