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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 |
# `9 Q0 q! U4 ]2 p: K8 t7 @2 X
数学建模常见的综合评价方法及预测方法# E/ _# Z6 c1 U0 i8 t
综合评价方法) B+ a9 X" U- |' c* D# L" t
- }* q, X' J, E6 Q•简单加权法; E1 F8 u5 L0 N5 v2 u
5 n0 U7 F0 Z0 b. \- ~
1. 线性加权综合法
1 X" [1 ], ]4 g& f4 G+ N# a! N5 E
, V( W9 V3 `5 C
适用条件:各评价指标之间相互独立。! A5 D+ w" E( J& C( z% m- n
) [# ~. Z$ U0 j2 ^) 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。
, c5 H+ M* |, b% Z q6 d) J7 }
1 P/ B0 F. N" o0 n+ t- ^/ l主要特点:
- P2 u2 Z# U3 h9 d7 K8 W. E1 N' t; r* [) S. b
(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 ;6 @: s: v' A# X% [ m1 S* U6 [
r# D, n: s! l (2)权重系数的对评价结果的影响明显;2 c+ F4 b" w* z; S
7 {& ?- ^ g, Q6 w. `
(3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 % a$ W4 t6 Y( z2 _; J- L0 z: ]3 E, y
6 F3 C' h7 \0 H& ^+ Y
6 {2 k9 o3 K6 X% T2 h/ ?
2. 非线性加权综合法
# k8 v. d9 Y- w3 J9 w! }" [
^* ]/ E5 O! Q
# A3 I. K$ M# m
- M, i2 H0 {# q8 k. G3 d主要特点:' r: w4 N/ ^. j5 K
+ q2 @0 a$ |4 W, K% M( m$ k
(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;
) B/ P: Z$ ^5 a1 h- Z
* D; D/ e9 W- d(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;( i9 u8 {% N5 x# S J
, V! f1 L. r- a1 ^
(3)要求无量纲指标数据均大于等于1。- t# x# D( g$ q8 S- n: q3 G
: u6 P. M5 w( ^+ K: V3 [
- @( v: ]( D# Y- K$ N% x•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)6 h' p# G. \; f* [3 ?
+ G H, s& o, Q/ H. A! U
+ d x$ y- p+ }. d* q
- a. K/ m% o* e3 u1 w4 B
) q5 F% H3 J( J6 V4 W5 n: U
" G7 \9 r. ], C- R! B
•层次分析法9 o" I7 z. w* q+ h# Y* q+ u+ z6 d, S
; @( H6 g. T: C, c5 Q& I
8 [! d5 y0 S' t
•主成分分析法' E3 {; H6 N: l) U# D( I$ I
0 Z1 p5 j1 I p1 w& Z
+ S- X( L# x6 u: y* W# P3 p•模糊综合评价法$ _' _* G- ^6 P ~4 s
: R0 t* F* N5 w M, a$ e6 y) n
# f, k/ }2 t3 i7 _
•聚类分析法% D4 `/ G9 |* [3 y
" T3 Y% L+ [* x+ o6 |# O2 S% D8 t, o/ ]7 t8 x2 U
预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)
' }( J. A/ m, E4 h; T9 m+ u1 H% Z# V7 x4 S" M+ g
1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
2 A1 _ z* h+ T) E" u2 ]7 N
9 r6 V7 J1 A3 b6 n' @# P1 K% {2.回归模型方法:大样本的内部预测;* m2 T# ^& K9 X$ _4 o, D
, D1 B9 l3 x5 j' T5 }7 r7 l' }6 u( Y w( l" ?1 f5 g
3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;& ^' u3 e0 W3 q0 x
! v4 k% R/ T- ?9 t7 v( c, A
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;. x3 j6 h. o' }5 Q7 ?
7 q! {4 W8 i* `2 h* F
2 r4 c/ Q8 g6 ]: o4 E
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.
3 I* k+ g7 W! q6 K6 L$ f9 o! e8 ?2 Q5 b+ F; K: _ z5 V) ~" {
% Q1 T1 H( ?3 m% N& S原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283
- T' G! D4 ?3 ~' [! z) r1 w# g
+ f# X, Y5 c: w6 }" L6 V: t9 F F
% Q/ p4 P9 [& M! | |
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