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[其他资源] 数学建模常见的综合评价方法及预测方法

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-3-24 11:27 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模常见的综合评价方法及预测方法  I/ L- [% E5 o

    ( H) S# U& |5 `! `1 k2 l1 ]9 b0 D: k9 j综合评价方法
    + @% {$ G, n* o1 N: n- p& Y: J$ ]( o" w. U- }
    •简单加权法8 ]) K+ B' Q' G- X: J! t
    " ?  E! p) ~: b/ _
    1. 线性加权综合法
    ( j( ]0 L8 ]/ e. \2 Z& @$ P
    . I, W( \# A8 Z; n7 k7 k适用条件:各评价指标之间相互独立。
    9 _$ Y) P; R) t2 C7 O/ X7 E" x* z; X7 p' M5 q# E8 j
       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。
    ! X2 c, `0 t% O! b
    + m6 \$ e4 \7 b) J5 z+ v/ Y, f0 J4 c+ H主要特点:
    6 O6 r7 l7 f. ^/ o" p1 e! {0 E: G% ^) \4 L% h+ F8 I3 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 ;2 E4 P& l8 y2 C9 K6 o- \

    . l  R/ R( w5 q/ y% C( X0 R; z  (2)权重系数的对评价结果的影响明显;9 [! U8 G5 k9 Y, k
    9 u. e/ \0 W" u4 |$ F
      (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 ! N7 r: v7 y% B  }9 J  T" ]& W3 c

    0 W! r% ~& z, [" F, y. U" ~  d2 S
    ( O( w  {- j- ~2.  非线性加权综合法 3 Y0 M8 A9 m2 h' T
    1 \6 P+ B1 r0 b: S/ F
      h% R8 k1 t5 V( @: }* c* }) m

      E6 d5 v8 `7 q/ G/ a8 a主要特点:
    8 ~2 u, x+ L$ n' `* M* ?" U) w' n
    (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;
    3 g* @% L9 u% e" j4 o
    5 V  t- L  f5 B3 i& i) a6 l(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;- h; ?; O8 I" k; q2 ~7 U: N0 W$ `

    + F, q* T$ [$ e# q(3)要求无量纲指标数据均大于等于1。; ^0 \! h/ Z& l7 r  Q/ t+ z! y

    6 k+ M+ T0 M+ V
      s, Q) N8 Q, L9 a6 I•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
    ! j- V* o5 @4 S" _2 s7 I2 S% @8 `) \

    9 t, z" y1 g% d' g8 L7 b3 a( S8 M3 Q9 C* j

    5 s$ z: ]% a1 U' I! A•层次分析法
    ( ~$ B6 O4 G) |1 U/ Q$ r4 Y- E; w& u- t- L' Q. p
    4 B' t3 F. a/ U2 R
    •主成分分析法
    - |: i, n, {8 ?. A' K
    7 `- j2 x1 E  X* Q& e: E$ @3 [$ W% L  ?  w9 t: N8 h: q
    •模糊综合评价法- c. E6 V/ }/ P8 X5 @7 [

    # C9 w5 y2 w- z3 B5 Z& \0 |. Y) o$ g3 n( ]/ C% n4 D  ]
    •聚类分析法2 t6 O, @% J# d9 |

    * }4 S& d1 H3 B; C0 t1 A9 ^8 h4 _
    ( W8 Z' n; ~: w& X. ^# m' q4 M预测方法: E6 k" K2 S0 n5 \% H% Y
    / N1 L2 @, F( Q  i& k4 M) H
    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;9 n6 O  @, j: C/ r- u+ b9 M- }: y- T
    0 A# }  U/ b/ U- @  x& s
    2.回归模型方法:大样本的内部预测;( x5 ]  Q- l2 Q3 Y6 i# f! ~/ X
    3 q+ M5 ?. o( P/ ]/ p! e) B' R
    - k5 s' C/ [4 B' \8 ]9 ~  t9 X
    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;0 p  }$ o: t! g& S  Z3 h' b4 c  c/ X

    * ]' y/ k6 ^9 ?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;: W  o5 ~5 f& t% E
    - c0 ~( a$ p! T* z5 V" H" V

    % b( g3 g( ]8 i5.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.
    + M, x, q9 s5 y8 ?$ U  v---------------------
    , ]( w; P# G% n: k
    ( a5 Q/ _8 _* s* K  \: j4 w% o& r: F: y9 N+ @) V' t
    , O6 X0 b. j: y8 J0 I

    & A3 C) X; Q& t# a  \! D" b

    16种常用的数据分析方法汇总.docx

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