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[建模教程] 灰色系统理论及其应用 (二) :优势分析

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    1#
    发表于 2020-5-27 10:01 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    当参考数列不止一个,被比较的因素也不止一个时,则需进行优势分析。# A, W# |& u6 W9 e5 l7 G

    % e, }! `/ ]; J, E
    ( [0 p- |0 `  {  @: _. d3 U8 I
    & z0 Y" i" l3 K2 @6 F- S则称   为优势子因素。$ t9 l1 V8 {6 V( V6 ^, }* i5 S
    3 ~/ \, o; z. d8 k6 g
    如果矩阵 R 的某个元素达到最大,则该行对应的母因素被认为是所有母因素中影 响最大的。
    4 U. ?4 A# n% p
    6 C5 a$ F: l  P! V为简单起见,先来讨论一下“对角线”以上元素为零的关联矩阵,例如- w1 I/ T( g( j& s+ x* Z+ l

    7 D3 S& S( U* M: V
    + y! }- U3 h* R+ x8 P7 g  R0 O! b% I2 Q3 n" ?( R
    因为第 1 列元素是满的,故称第 1 个子元素为潜在优势子因素。第 2 列元素中有一个元 素为零,故称第 2 个子因素为次潜在优势子因素。余下类推。
    9 @, l% M( k# ^. n
      {' A1 o% y1 z& o& G) ?当关联矩阵的“对角线”以下全都是零元素,则称第 1 个母因素为潜在优势母因 素……,为了分析方便,我们经常把相对较小的元素近似为零,从而使关联矩阵尽量稀 疏。 我们参考一个实际问题。4 N( }0 o3 e- B
    ; S* N, d% m! u0 }. v
    7 Q) V! e" R. j* B$ {. [

    8 U( j7 f1 p' S& W$ G0 |3 J! x. c/ ~
    4 P  k' K1 F0 f9 k: i
    ; z8 ?$ L6 x- I7 R* |+ p根据表 4 的数据,利用如下的 MATLAB 程序! D9 N, @/ |7 L: ^

    2 I$ a. V1 p6 l( v! z0 v6 d2 oclc,clear5 F5 C+ V4 `' v& K
    load data.txt %把原始数据存放在纯文本文件 data.txt 中" B6 A! v9 _( Y- O) z
    n=size(data,1);
    & D5 F+ E9 Q+ v4 X0 jfor i=1:n2 A, U3 U" j  Q8 ?8 L3 i8 @
        data(i,=data(i,/data(i,1); %标准化数据* y$ e( q- T4 @  ^6 _5 P
    end  `# l. T1 _% r: {, q: v" v
    ck=data(6:n,;m1=size(ck,1);
    . r8 n2 M+ o8 Y7 j. w  }4 Abj=data(1:5,;m2=size(bj,1);  C# l; J# ]3 N( k  [* x9 E" ~
    for i=1:m1
    8 S; y- t% g# T  P" y, z    for j=1:m2
    ' H( R( M8 D5 Z8 x" J3 M4 n9 x        t(j,=bj(j,-ck(i,;: @5 U* n' `1 l/ C! R8 F
        end, l( x* R8 u+ k! z" Q: x
        jc1=min(min(abs(t')));jc2=max(max(abs(t')));
    . @( P! i, {. p5 {/ z    rho=0.5;
    / n4 A3 E6 L7 ?- X" c1 d3 u" j5 R    ksi=(jc1+rho*jc2)./(abs(t)+rho*jc2);/ T3 \& A7 `) }5 V
        rt=sum(ksi')/size(ksi,2);
    ( t) o- b3 m: T& P6 ~    r(i,=rt;4 ]# z0 H0 `2 N# I! p& s6 M
    end
    5 E4 y, k9 n+ Q. r  c0 Wr
    , w5 C) k8 L+ k9 F! r# ^, i7 B/ d9 O# N- n
    计算出各个子因素对母因素的关联度(这里取 ρ = 0.5 ),从而得到关联矩阵为
    " _" k0 d2 x9 c% ^& ?$ C1 y
    ' f! b4 G. ^1 E% y! ]3 R' P/ \1 e& y6 i: R  I- a) A! c

    * N0 X; S' o$ n! Q+ d) v从关联矩阵 R 可以看出:. J0 [/ J% x3 _; N# Z! U. r

    5 m: S" {5 Y2 Y. a$ u6 S(1)第 4 行元素几乎最小,表明各种投资对商业收入影响不大,即商业是一个不 太需要依赖外资而能自行发展的行业。从消耗投资上看,这是劣势,但从少投资多收入 的效益观点看,商业是优势。
    * ]! q- G3 [! U9 m5 j9 P% d+ _  a- g! |! @  W" D  K1 N
    (2) = 0.936 最大,表明交通投资的多少对国民收入的影响最大。也可以从此 看出交通的影响。7 a( R7 v4 T( }5 T: [) H

      ]" S! s1 J$ s4 A/ U" W(3)   = 0.921仅次于   ,表明交通收入主要取决于交通投资,这是很自然的。
    - P$ o0 R0 P2 \5 E0 Y6 f% ^
    / `( u( ^' ?8 G3 W5 B(4)在第 4 列中 = 0.885最大,表明科技对工业影响最大;而 = 0.577 是 该列中最小的,表明从全面来衡量,还没有使科技投资与农业经济挂上钩,即科技投资 针对的不是农村需要的科技。" D% N6 q5 _% U2 [- x. H8 [. ~" `2 {3 d: v
    ! ^8 z5 R# ]4 v9 ^7 t% j- A& F
    (5)第三行的前 3 个元素比价大,表明农业是个综合性行业,需其它方面的配合, 例如, = 0.891表明固定资产投资能够较大地促进农业的发展。另外, = 0.858 表 明农业发展与交通发展也是密切相关的。
      z! |/ k' z! V8 {; H; }5 W3 a$ o- C8 W

    + @/ v" f( r+ U8 i3 ?2 ^: i
    + T; \, s' _1 F
    % x; B1 e+ [8 @+ L0 M# Y0 G————————————————
    + G6 U9 h& b5 a- ]6 E& a版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。! s- D7 P8 G7 w+ f# V8 Y6 V
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713478% M: ~+ ?% _+ I7 U

    & C5 [  D. i' x) `4 ^* r+ e5 [/ T4 @
    % f" F+ n' A! F) u5 [8 b' v: E
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