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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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    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 |正序浏览
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      {1 r4 d! N5 q
    数学建模常见的综合评价方法及预测方法
    . v. J: _9 D. A9 e$ t5 h9 H综合评价方法7 S# d6 P3 X: x; J& ?4 ?, x2 _
    $ ^' s6 A2 R; R: w! P8 J  `
    •简单加权法- m, H9 R0 i- G* f. z/ l, S
    2 A6 N; M; U8 @
    1. 线性加权综合法
    3 I: O* v8 |  m4 H( o 1.png
    7 `9 B0 o1 B: x" M适用条件:各评价指标之间相互独立。9 p9 @) D2 K6 N0 X: _7 X& x

    0 Z, G! ]- X2 H: z6 s3 v   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。2 |9 e: F! t8 o6 F: V
    2 s1 L. z  B! _( `0 b
    主要特点:9 T2 m1 _/ L$ `( \* Y. j! J3 d$ F
    " y: d8 B5 h7 Y8 H
      (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 ;
    ' i$ D7 h+ b4 g- P# Z3 k3 `
    ' u9 K7 q+ j0 [+ L/ ?! H  (2)权重系数的对评价结果的影响明显;/ d, Y/ i0 J/ Z; c( g! C  S1 ~$ X

    7 a( d3 Y  v: u, F6 l  (3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 , L; E$ M# u' t4 B

    2 Z0 ?% ~! C/ @% s9 R& o
    * ~& P+ D; r. q; B5 p: b  L% O2.  非线性加权综合法
    & B# F7 B9 {" F& Y3 W% l 2.png ) ~- M: M' p* d% L5 x: R3 \- I' [6 x
    9 w, g- L4 u- ]. I' p3 n7 {/ A2 ?

    0 Y0 s7 E8 f( B2 x" }! }主要特点:; U, {$ w8 R- U' c! }
    ; F) A$ j  S* B3 _& W4 A5 p
    (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;  V: w# U; n$ N, d* ~! @
    " A' w  i  @, i: n! m1 w. Q
    (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;. _4 f' Z* M+ i5 Q) ^0 K% r+ l
      Q& y( [; h( `# ]( Y
    (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。9 C7 ]/ q; Z8 W: \
    5 v! I- L- T. Y5 i" E
    * d* w& k0 V. {. B- S
    •逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)8 l9 F- f: [- q# y4 m
    3.png 1 g, l$ ^0 n, p+ V" F0 [9 M8 j- u$ P

    : J- b% ~9 v- P. D4 n 4.png
    + C% u5 `+ g+ z5 W1 T: X3 ~7 L
    0 e" ]- l8 _+ Q, I! R; w5 ?8 s, A+ ~+ V  h
    •层次分析法
      b- Q5 ]! s$ o$ W/ F/ T
    3 x$ X" e: P, J7 j. T
    , I% J* R, n1 q% [  R•主成分分析法
    6 s7 A2 n2 S- w; s! V# F# L/ }4 ~4 B. J$ f4 f+ T: Z' y

    ( C7 O% V6 G8 w  t•模糊综合评价法, F) s, n' q( a! k( X3 J" k
    # h. q1 ~0 X& q; Z  B. j
    % ?. f. J* P- D+ Y; k7 O/ p; Q
    •聚类分析法
    8 q- r4 ~# X3 D
    * n1 x8 R7 b( \! ]
    8 p, n# P; e1 p, a' e预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)7 m5 M, q& `' T$ g
    : x3 h$ O3 R. M
    1.插值与拟合方法:小样本内部预测;' n3 Y. h0 S5 B9 U! k
      l) z4 A0 z1 I9 c8 w$ ]+ z. W, F
    2.回归模型方法:大样本的内部预测;
    ; R2 g. x! ^0 l4 }6 l7 Y# {- I7 i" ~9 P% O5 J) N6 u7 B

    % a6 W7 ^/ c2 c, z& ]( H3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;6 ]* W* F- p8 A% y
    5 v4 y9 \4 s0 f( I/ Y
    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;: }1 j+ y- I2 S- x" G! c7 Z/ n0 r) C

    0 C" i$ N- C# h- W3 r
    & T9 k3 w# T. c5 A: ^. T6 p5.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.
    ' g; K1 e% a0 ~# S; ]% A8 M: U; {; V. I7 }# V1 }
    . N; Z' q2 n8 `# i. ]3 z/ q* F  c  U
    原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/548002832 E9 H# y. U% N. ^$ |9 {
    ' S* Q$ x" C. {
    ! d# f0 y" X, ^& J! X
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