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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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  • TA的每日心情
    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

    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

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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
    * a( c2 ?+ G( P
    数学建模常见的综合评价方法及预测方法
    3 v) P. w8 v/ n0 J8 u8 t综合评价方法2 o* ?* s) a2 l9 e% J, {
    $ G/ t. [8 o* d4 P
    •简单加权法
    - X; k4 j8 ^5 @  b, ]& w2 w+ d
    ! u8 ^; j% ?- m7 g1 V1. 线性加权综合法
    ) o' e- }! ]0 ^" Z" o% d: Q8 l' Q 1.png   f& I% [) ]7 B" A7 i
    适用条件:各评价指标之间相互独立。
    4 h; A. O0 ?5 \$ H8 B- }
      m. C8 Z# H7 f: ?, f* C   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。  C1 f. X( I! ?

    9 m; E3 s- b, \3 x9 @- I1 _8 e/ F主要特点:
      n/ ?& s1 ^7 c9 A- G; Q" Q, g4 Q% x* q2 E
      (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 ;. v$ Z5 L- d0 a8 C/ l
    4 I, M7 k8 s+ E  ?- m- d% e2 z. D5 @
      (2)权重系数的对评价结果的影响明显;( n& d# x* j6 z. D) d; _

    ; K5 q- G% _  ]  (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
    ! Z# \; J& P  p. Z# o
    $ |; o* \# i  Y) j% p4 n' M4 A0 z, W! {0 P3 O$ e3 {5 o5 n' f0 C' K
    2.  非线性加权综合法
    4 a& R( _3 F. A" q7 K( b 2.png
    + i, n" R, x( h' g# P3 }
    / N# ~2 y+ ]9 J9 ]7 L) G9 w9 E# `! i  E5 A# Y
    主要特点:
    8 Y5 B: r2 O# `$ e
    8 {2 y# U: z0 n( X4 U# [(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;
    * q+ n. \( w& V  A, m! F8 n
    7 E+ Z2 A, G. d) ]) b1 X5 j4 x(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;  v/ t! |" @  Y6 w
      t: t$ W9 O/ j) F8 z
    (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。0 s- b7 O, O( a* f5 D
    , @) N7 V% O  k+ g) q# u, D
    # t  A- J% ?6 E" z6 h2 v
    •逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
    / D8 A1 ^. ]5 u1 [! x! y2 j 3.png ) f8 P* B: U& k% R6 X

    ; g" D$ N+ z8 W. Q  y% j* a 4.png
    4 j) ?. E6 n5 ?5 J- N" Y" r" Q7 u) p- {$ b
    3 }9 k% s  M2 _! m0 D) _3 \
    •层次分析法
    1 P; B$ F) j1 Y9 R( p2 {) ]# L- B  v% ~( y0 J! V- a" o4 s

    % b' ~; B/ v- _$ ~•主成分分析法
    ' m: F4 ]2 W2 F# g5 v8 d0 R/ X8 B; N/ P: p" |. Q" w4 l
    ; u4 Z+ D7 K/ d5 c' k
    •模糊综合评价法
    : M$ i- e. J/ B% G$ |% B6 Y) o5 }. t( _; u; c
    & b. I% n$ j) m- K6 n* \0 K3 ?
    •聚类分析法+ [# [$ q  c; E# }' I6 g  Z0 v) B

    " \$ O* j: H: Y4 a1 r# R0 q
    ; U7 y) i+ h/ g0 Q. v4 H( i预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)2 Y0 s: ?& H. x

    : R! b5 v0 Y! u4 m+ A1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
    & g$ k" V7 R2 Y% C2 ^! E" C. e% v9 ~9 G- e  _& |
    2.回归模型方法:大样本的内部预测;
    4 x, G, ^" V$ R$ P: F/ k1 |# s! t7 n# ^
    ) h3 T3 D# j( \4 f7 H
    3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
    ( Y4 x8 ~! Q: f. E2 @* O3 B3 B7 F6 l
    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;* G7 L: \, u( \% @- |

    : b" w; W/ j. \( p- W+ a* o
    * i6 a. D9 _; a5 L2 h5.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.
    " ^1 c( @. J* A9 n) J' c, r# Z, q! H, c: v

    : n% ~" J: n1 }- K5 v4 ]/ M# x原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283
    # }, N; @2 G; }
    # ]8 p; `7 C& k7 i; w$ v( P6 a$ L
    zan
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    郁闷
    2020-8-22 09:47
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