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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

    网络挑战赛参赛者

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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    1#
    发表于 2020-4-2 16:21 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    2 H5 F3 R6 O6 L: b$ E- B$ \
    数学建模常见的综合评价方法及预测方法5 M5 b8 s  `- k9 G5 x
    综合评价方法- q" y3 V1 j* h' @
    # D9 A" c/ l" |4 r: ?
    •简单加权法
    6 q; L  N0 G- D8 E8 p8 C, X5 s/ u
    1. 线性加权综合法
      M: X. @6 q" H0 u 1.png
    ! Z1 r! ?# _/ {  w( F" |适用条件:各评价指标之间相互独立。; _) j" [$ f% ^9 x' n9 H

    - H9 \2 [8 m( E4 E* W8 N   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。" [7 c! e8 h; D. g" c

    2 T& D% [. u* V& m+ r主要特点:
    . U) D/ G' c# ~, J8 A
    5 M6 `1 l% X4 i- ]3 F2 U  (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; O6 v& P7 J
    : H3 P! g& w% Y; `( e: d$ u8 t
      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;
    5 n! m0 P3 C, n# V) s$ }5 w/ V" K  }5 a  W, x) o9 G( c$ {+ L
      (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
    9 I# M- d$ p( R, g# j  I+ o& {! x* ?
    , [( w/ @8 i& w% z  E/ A# p7 v
    2.  非线性加权综合法
    / N$ X4 j; n* J; c 2.png
    + `& Z/ I( c. A- [' W# _  _! n  N
    6 d1 U, O& p, B6 a2 z% C9 M$ U0 I* ~+ w
    主要特点:8 F& I* }- i: v
    6 N( @+ Q. b1 O8 K& v' o
    (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; Y! U. Z# ~3 l8 U- d4 |
    % |1 G0 N, i$ v(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;
    - F, ?8 r( e, t+ l' p/ N9 ?. P9 I, S3 \3 t
    (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。
    ! r" b% c' S( x2 s' }  g4 M+ a" z" }. }! y; ]) f/ [, |

    . ]  y6 }  k7 s( f" @- u. X•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
    0 l+ M4 u* c6 y. @' h 3.png
    # F  Y3 ~: I  ^% D1 a1 }$ @
    / z2 E0 K! _9 n2 w 4.png ( H' d; q" T- B) i& m' Q3 _/ M
    - e3 G, S. N- ?8 f& N& O! ?
    & D# H. V9 \- |" M9 g7 y% P
    •层次分析法
    3 p9 H5 k- Q7 H% L0 S' C
    ' c' y7 d9 {- g+ n1 e  U
    ( {3 L, i5 G+ @& s) F3 C- x; l•主成分分析法
      d8 F% b* S( z+ G1 _
    : {4 a; p) i  K- w' h: _1 s
    # A, l# B8 u9 V+ U- `3 l•模糊综合评价法5 l5 j: j, u: O

    ! B% M: g- ~- V% {8 f& c4 k6 g" ?7 A* z& \! }
    •聚类分析法
    2 t6 R2 Y& [" _! b7 c
    8 X  v. `- g- `" Y# {( B( f6 ^: H; K3 v+ ]
    预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)
    # y1 J2 n8 K9 Q* X5 p% A
    ! E' U. Q% F2 X# Q1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
    : F' [1 u# V; b5 _& J+ z0 T. _8 K
    2.回归模型方法:大样本的内部预测;
    : H) Z  f. V) K9 }: }. i: v; \; w) X4 t+ \0 V# i
    ) Q! M# p& j3 u; G5 t* {9 U
    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;; y' ?* ]: h8 D; h9 [9 @" X
    / q' O) f, u& ^: y: T/ v
    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;
    : z' ~6 H1 ~, z2 Y: T, M. t. ?- J+ M3 `- x% d
    3 J' L) a9 W" y  V( h- 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.
    ) m+ f' r& m  b& p, d: D0 b3 f1 M" k5 J4 A1 D
    : o2 \* g7 u: C! |4 h* u4 Z$ Y- j6 R
    原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283
    $ |+ B, L0 L9 d1 {
    # d. F" ~% b% }. r4 B- Z, H7 e' o5 q2 Y1 }/ ^/ c
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    郁闷
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