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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
" d. ~1 E, m: h7 C0 p" @" }
数学建模常见的综合评价方法及预测方法* \% K6 A$ h% s1 I& Z3 e
综合评价方法3 ]; Y& {+ ]5 H0 D- K
* w8 k5 K2 w) \, H& w6 G& _
•简单加权法
7 \. Y' q- o$ \( c+ ?/ Z2 R# g8 ^) u3 J# {8 ~% J# |
1. 线性加权综合法5 t/ s( S2 k0 {4 ^2 c! S! C6 K9 C
1 ?3 d/ G: U0 P, T7 w$ y m
适用条件:各评价指标之间相互独立。
- l E/ m; C9 V1 H' w
8 I3 t; g% Q% \/ I 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。8 l( ?% x7 x- I& b- U; y4 S3 a& B
; h" v$ s: |. m! x2 X4 P/ p) A4 y
主要特点:
- c6 G# T' }' Z$ M* p0 U' A y. x0 B$ c0 r' ~5 `+ [
(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 ;4 F$ t& W4 d. M
( N$ ^1 }" U( J. j
(2)权重系数的对评价结果的影响明显;* P0 Y* R0 x' P, B& _, Z
2 u+ x+ t X! u; V2 B (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 ( c2 k; L4 a# J, D
: `" K: K) @) O, W
& ~( A3 W T! y1 }% @7 K
2. 非线性加权综合法 c3 _7 Z3 y z/ I) ]3 F$ C$ A
: \' }# K; d8 S% I; g7 D3 z% M
8 P) u9 ~( G5 u9 o$ V1 g- E* G3 o' V' B) @; M
主要特点:4 `; q" B+ R% E2 M
3 O1 F' b( ^3 a% v/ M0 g w
(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;
; |' f! J/ m$ X2 b: j
" Z, n" n* C2 B! b(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;
' t! @5 A# }+ ]: g5 ?9 g. q' _# D! x4 n3 C; A2 b( s
(3)要求无量纲指标数据均大于等于1。4 \, d% ~: ]! v: v- o
8 I- S/ a4 j5 p1 g/ E4 d1 u! q
z! E4 {* W- e) p9 k8 _
•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)2 a4 j6 b4 w5 }7 L5 ~2 j5 K2 o. o* o
I& i4 c7 I5 y! H( @2 @9 l
6 R- V" d* a% l2 ]) D/ Y. b- v: d
5 C8 L& w' n5 h# g- N; w8 ]2 T$ V* R6 p8 v4 A% a
% {" ?* D5 L0 I/ R8 f5 ?# A9 h•层次分析法
. s0 y3 }- I. w3 |; A# J* K$ u- y
+ o, x! w" X' t1 h% C, D# l$ `2 X# Y. L6 q
•主成分分析法
0 D* N" u& n# W# K. Y& u/ r+ q
) q, } }2 Q% Q* Z/ q Z! P r- M+ |- f5 [
•模糊综合评价法
5 u, G* ^6 c" r3 N( P
7 J0 _5 x4 B! H6 _' {
( t* x/ O6 q* t1 c4 O* I•聚类分析法9 a3 C V5 D+ e, y4 i
$ C9 ~. [7 n1 }8 o
4 w8 E6 R. q0 r. a0 Z& P
预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)% |3 f4 z7 c$ u$ z
# b G" x7 q+ ^* ~0 Z$ N' K% Q1.插值与拟合方法:小样本内部预测;) F8 A# Q0 V. h
8 }: ]) U) d' X' R7 b
2.回归模型方法:大样本的内部预测;
+ @; J' B3 v P% k
* |) \: w9 ]' \& z7 _& G( B0 Q5 M( ~' ^! E9 l' m5 i
3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;. r1 U. C- H( T9 D6 c/ `0 k
' N' M% U4 S5 E% t) @5 |
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;; z3 d0 k4 k7 v; E" @
2 h" K! m2 z2 k
" S3 {! v5 C. j2 Q" G
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.8 x2 v+ L5 V3 M. Z3 M" V
" {( ~, m* p: \' d1 D
* D3 e0 b- D! m0 T原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283
8 _: n; S1 Y D3 u
0 c( F( A/ G- M, z* ^* c
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