数学建模常见的综合评价方法及预测方法

杨利霞

数学建模常见的综合评价方法及预测方法
综合评价方法

•简单加权法
' l, `2 |8 i! Q3 G7 P; I/ j
1. 线性加权综合法

适用条件:各评价指标之间相互独立。
0 _/ i& t! W2 ?  ^( @
   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。

+ S" N5 }  k+ F0 r4 R. m7 d/ a主要特点：
- r: J4 Q5 _. Q" i9 Y
  （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 ；

! O2 N# N, E" G# _' h- U  c, N+ q' j  （2）权重系数的对评价结果的影响明显；
* M( A" F7 S1 P! q. @2 D
  （3）对指标数据无量纲化没有特定要求。
  B+ v! c2 r* q: s* C
3 n6 j9 z. z1 o! v7 h% b4 w
$ U  G1 |7 Z1 ?, X2.  非线性加权综合法


6 r$ P9 t1 x, V! v
1 T3 E9 \- @. E: p主要特点：

6 N) A5 U1 i8 J8 e7 J（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；

5 i4 U$ ~  f, I$ S* K（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；
+ T9 G9 E# \& x6 C# J$ b/ x  S
$ }" \; ^/ [# ^: y+ s- q: c（3）要求无量纲指标数据均大于等于1。
& _. e4 n% u5 a  o1 q6 w: U

5 c, b- }1 U) Q6 C•逼近于理想解的排序法（TOPSIS法）
5 k, Q# v- B! R

8 F, [" Q3 F& j


•层次分析法


•主成分分析法
; V& W7 c% ?% a: }' p# T" K

9 V' Q2 z' C1 I+ |; D•模糊综合评价法


•聚类分析法
, W/ ~+ w7 x5 e' a
% z+ v8 l* b9 }3 \5 p
预测方法（具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341）
/ S' D! V9 ]+ ]7 h8 N+ v$ s& S
" p) E# p4 y6 O! p3 J1.插值与拟合方法：小样本内部预测；
* R: N1 C% q3 U' e
2.回归模型方法：大样本的内部预测；


3.灰色预测GM(1,1)：小样本的未来预测；
& d; F3 K, O( \. B
7 t- A$ @7 a* r1 h4 b4.时间序列方法：大样本的随机因素或周期特征的未来预测；


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．
1 X. A: \" v! l+ t

原文链接：https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283


1 C2 P( o7 t. J& A6 F$ h

SHINee0525

挺好的 很有意思
! I" ]$ x  z- q