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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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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    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
    |招呼Ta 关注Ta
    数学建模常见的综合评价方法及预测方法. o+ }( k$ A3 p/ o4 v

    ' {+ d& J( w- }+ L0 n$ T综合评价方法* U: W/ J8 d5 t9 n! B- W0 A- i
    , W6 O( `: ~+ P! R* W, y8 {
    •简单加权法
    ! _, x6 Z" k6 M7 g; h
    ' Z% f( q$ I; ?+ C: p/ k, s9 R1. 线性加权综合法& ?" U/ I8 ^" d! ?

    ( {" N- B4 z, Y9 F3 Y, f: n5 p适用条件:各评价指标之间相互独立。8 ~# Q: D" i4 G" l/ w) }

      u: R0 o7 D' z0 b8 y   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。
    # }: V" j* m9 R" l
    ! w: \/ U+ [) R1 F4 p, G" c0 b主要特点:
    : p9 @4 c; H* l: M3 |
    3 M& u) K% E2 b' ]- N* W( p! T  (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 ;
    0 ]7 K9 _3 ^* C) s1 s/ D% N; |9 ?+ W& H' g
      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;
    % k6 r) N3 z9 Z2 N- {/ x- p6 r8 i) u! D! \3 E
      (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
    % K6 a3 }' H# @/ T% {8 h% _
    9 ]3 L4 v/ S( O, c/ v1 m( {  D% R) v
    2.  非线性加权综合法
    1 D1 y9 x' [: Z0 H3 X5 W: Y4 r; B! u. ^. c$ }$ |" X
    : y" ]+ H4 N' x
    " l2 M# f' A5 e, c8 E. _
    主要特点:
    ; `5 Q! o4 P8 g: e9 b" S# F: v  {) l5 E6 t/ G# ]
    (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;
    ) v# N* z0 H6 ~5 P7 `  t( g, A3 p" s) v/ `$ a1 B. p' k
    (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;
    # @! L6 @+ Z; B- S9 p2 O( Y5 {1 W, n+ @' e
    (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。
    , V9 B: |# U& Y4 m7 l7 g$ k: D: n3 n0 N  B" e  p

    3 D) r3 w' u+ I" y- t•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
    ( H* [1 k0 P# x2 e8 \$ g- t, h1 _8 l* D; |( y
    % a  Q+ n( W+ J: `; E, T- _
    * m+ B/ l) X0 J+ [) e0 X) t5 D

    ) v; e: T* D2 y- O$ ]•层次分析法
      r: w. t) M, ^9 P/ G: Q" u3 `4 I' i

    ; T5 h+ |: ?- A2 |! u5 I! L* D& `7 r•主成分分析法9 _! I+ P( ^4 g# T

    ' g# K2 L. f7 [, M% ^
    1 y- S/ [  w3 W2 A•模糊综合评价法$ b+ Y' ?$ i+ S7 y. e3 D

    ; Q+ R& L/ D6 y1 z, y! i
    ( G3 Q/ J! k6 I$ m' }( D+ e' L" k2 p•聚类分析法  _# z' k, W5 w" M; C

    ( u0 @% o5 y% n  Y- N
    , n! [" p% z' o  n预测方法
    0 G$ a$ J- i$ \' s3 ^% S( q( H  k8 G0 h* w) J" Z
    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;5 Q& e- m' M7 u! e0 y

    ( |5 [4 u) q4 ]) @- g. Y8 i# @) M2 \2.回归模型方法:大样本的内部预测;
    2 |4 O  D1 J: D
    2 u' C4 q/ x/ H1 V( }! N( g3 S& B8 |! c* L# u' p2 g* |. A0 Q6 ?
    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
    + H3 v, n1 M8 U( Z- \& G$ w+ l1 a: J- q2 k* h! t' {
    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;
    ! Y! N6 ]0 T! ~9 V! g; H' o+ ?. c, S9 f

    ! F; n4 R, Z. E. w( R7 ?- y5 Y5.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.
    6 s) s! `2 [5 W$ V  L---------------------
    % G. b2 `  c6 Y, T" e2 J  T7 X! k+ m5 c4 P1 b# J+ D5 {8 F; P- K# E

    * K& v& D0 b1 Y1 I) E9 }9 k7 K1 \+ U( |# p# Z
    - H4 W( b/ N7 K0 N

    16种常用的数据分析方法汇总.docx

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