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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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 群组: 2018年大象老师国赛优 |
- b. U! i; ~4 \- Q4 }# h7 J
数学建模常见的综合评价方法及预测方法; s o6 P7 Z1 h K+ B2 i% l
综合评价方法
3 T% G3 r/ H) R$ g% V$ k8 n+ s# ^7 {7 i9 x: J) u# [
•简单加权法
' j: i$ ?: J/ s
+ Q7 q V$ x& W5 [$ g4 Q5 W3 L1. 线性加权综合法
1 n& s( D4 {7 O7 Y% d
6 N( h. j" ^, ^3 [适用条件:各评价指标之间相互独立。 ~- P! s& e( F F8 q0 ?; W# }
; @3 s- |, Q/ 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。7 y+ [% w' }8 Q; e M% q! H
; ~# e! E. m4 b# s B9 C主要特点:6 H: s* V: d0 J; p% ~! P6 v
x: u4 w8 h* P- b3 C5 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 ;& S! ]3 `1 M* N' p5 n3 k( H
}' u5 v M" {7 r4 \
(2)权重系数的对评价结果的影响明显;
1 S+ H5 Y; K; Y, h G' |9 p- U5 o2 r4 `* W% d- a
(3)对指标数据无量纲化没有特定要求。 5 }0 V5 ^' C0 y& ]! O3 ~
' L+ D1 }' s+ ^1 @0 g! m$ R& [; {3 Q- A. z. Q/ {$ D
2. 非线性加权综合法
+ O" z7 V8 R+ W" s1 c4 z
* U& T$ b" p C. M0 Z$ n, }& f3 o
# K# ^; G0 m, R
|2 F6 K' T0 y _* A主要特点:: X9 x1 n4 W3 z: w* z. ]+ N% \
[* w) L1 R! n( z( B% T; V
(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;4 h* t6 Y7 P/ y$ A
C+ Z6 w2 H/ |) r$ D7 f- J" T6 _(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;7 [7 L5 n* N+ Z
7 ^1 f: @, U7 q# n! S2 h(3)要求无量纲指标数据均大于等于1。
3 T2 H! K- i6 l( ]; a
1 E3 }& u6 }# ~( }3 I2 t+ N/ P( r1 e( U5 n- ~" ^, @' @' R T; G( f3 L
•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)+ |. _2 Y X0 Q. ] h
/ X+ N2 F4 V/ b- m+ o+ y {, B; K" z2 j, P+ X/ W# v
6 D+ L! t+ v1 C) @* A L2 q# J' N# ^9 x7 T! B
& v/ \# w2 Y4 E1 w# k& I•层次分析法3 C( g5 u' F; p+ Q5 z! F" V" F
* ^/ C7 b9 ]% O
. D+ S$ }5 T& g' u8 Q1 r•主成分分析法- `: G$ q+ Q/ S% ?0 R
* L G# n B }5 _" C
7 \) A [. }, N* K2 T•模糊综合评价法5 V1 t. e3 Y8 K) x" E) o
7 Z( ^; t- D. p$ ~! x( A
# i; K: R' `) ~( O2 b•聚类分析法3 q+ b* P! i J) C8 }
, H# W7 X" m. d+ ~6 |, l3 m' ?& Y1 m; x5 r+ q+ C
预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)
# k, F! e% f. I3 {
, ?7 D2 H0 O8 T: B0 C4 S2 I1.插值与拟合方法:小样本内部预测;' X$ v% `3 Y8 i
: {- R! H# W/ ?* U
2.回归模型方法:大样本的内部预测; i8 v, |* }2 Q" @+ U
" Y- i. l/ v+ O/ c% l# O3 h1 |( ^) i3 v8 M. _' a
3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
5 i! l5 f0 z" A+ {, K* [# K
9 k# B+ Z4 l( _1 H* X( K8 G; T! W) j3 p4.时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测;, C2 [! b6 Z6 d
: [1 q+ u, M, \4 A4 t7 w2 Y
- V+ P& y* D3 ~1 P. n5.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.6 g% \+ P7 D/ A2 n! C' H0 [
9 [7 N" K$ u# X: n
# g% @: d* a1 f" F2 n& u( ^7 r# ^$ J原文链接:https://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800283- V7 m; \* C% B, T. W1 a8 t
8 {7 \+ S6 j1 J* D$ |# t5 z0 w
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