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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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    [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 2020-4-2 16:21 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

    2 A0 s% Y  W: R: Y: q1 L2 A数学建模常见的综合评价方法及预测方法4 ~; p# E. B1 e0 a  i
    综合评价方法
    7 c6 ~( z, y7 t. X* i5 O0 D" f  X( A6 P/ ]  p4 S2 l
    •简单加权法+ ~4 D. h! O- `1 @

    6 y) _" g/ M3 v! q3 c" J" k) s1. 线性加权综合法$ L* w% T; W- I% v/ Q
    1.png
    " }7 l! {: V% B( V9 Y适用条件:各评价指标之间相互独立。5 U7 [' {% y$ U( D# T2 G

    ) j! m  n$ x  H- 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。3 g8 x& Z4 J4 l  i. U. _

      [, w9 m/ q, |% ], y主要特点:# R. u/ J0 J! N/ ]; j9 Y
    & n9 @, m% J2 |
      (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 ^: p6 D- P1 r3 c% I) E
    ' k' t9 x  S: J: Y8 r/ Q
      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;
    ) q" l+ L. U9 D& v
    + G- u3 i# L& w: ]) V" ~  (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
    ' I4 j( j$ F1 J. X6 s1 P6 K( a' }) Q, o( Z( Y" t' d
    # c5 x% `9 C. y7 v
    2.  非线性加权综合法 + c0 |' c% u% @& h' u% ]5 v
    2.png
    , h: ?" W: a% n! x, |1 x3 r1 w$ j: v% N' A

    6 Q" f; D0 c% i) r主要特点:+ z3 h) O# z* s% R" A# F; o

    % [5 I2 w( ]! X, o/ s(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;1 [1 r" y4 H! R0 p( c4 T, h8 k
    3 m: A, R: Y( D) M" g9 g! i
    (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;
    & }) ?8 {% l0 ?- d2 L1 B) d8 z1 t$ h* P. U
    (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。
    * }; z8 ~( ^. a7 Z) Z. `6 X- h3 _  B; i% M3 Y

    : `) ?' |1 i, I8 A) x7 f! |( m5 i•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
    / M# w  ?$ Z5 g/ T, V0 i9 H9 s' n0 m/ X 3.png 6 c/ r  s2 R) C0 Y( R
    - _- ~: K1 _, J/ H2 Y% k
    4.png 6 c' |0 |' X/ B  H3 {  M
    9 w8 K+ d( l- K  [

    + d! t/ G2 C: M0 h7 ]. q•层次分析法
    3 |* b- Y8 t+ C3 q; X! Z* F; Y) ]) ^8 l' v9 Q3 F

    1 K' j4 M7 j7 P7 r! l* E* G•主成分分析法8 E# v0 N* Y0 u: F6 G/ J

    / r, ?, E0 h/ ?" r
    ) S  I( \$ z- F6 h•模糊综合评价法
    ; N% H8 a  |+ ?9 V; B) i& W& y+ M$ O' z& o0 ~& z9 _* ~. S

    $ i. `& q. P$ T. t1 p+ o8 p•聚类分析法& p; l$ m3 f3 U) A- t; ]  {$ k

    1 N& d$ ~* m; `2 r+ O  ?: h- ~4 F2 c8 `7 i' f5 \, z
    预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)/ s3 Y) d- F! z# _' F5 E
    $ O' A2 z) X3 T
    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
    ' P0 w5 b2 p/ H# T# {+ T2 ]. }! q6 k7 l, B4 K7 I
    2.回归模型方法:大样本的内部预测;. A7 `* Y5 w/ S- A8 D+ k4 G/ R" x1 X& q

    & r8 S+ J% k$ ~0 A! ]  B8 f8 n6 p' Y5 a/ t) d9 |) _
    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
    " j8 M- ?0 {, V1 o+ ]; `% Q/ u8 g
    , \+ h, y8 f) J( b0 Q" s; d4.时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测;
    0 ]& u7 Z$ T& q# m% r9 t! f( A
    5 b/ {, ]  v6 g* w) N
    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.
    " x& o8 [- x8 H$ z3 g$ w9 D. Y( w6 l
    ! T1 X5 u: B3 q4 Z
    " z9 P( _0 d% o4 i, f: y原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283
    1 `1 P' N! C  j* a# Q3 `9 w: ~! [# \4 E5 p
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