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综合评价方法•简单加权法1. 线性加权综合法
7 h+ X% a/ Z0 {: f$ i" A
( b) a5 n- N- N' f! u8 j![]()
' o0 I" B, g! q适用条件:各评价指标之间相互独立。8 j: W( J/ `; G$ W9 e+ x
0 N5 z& s# \2 J8 t 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 L8 [- u5 D" S
+ C4 O$ D. g$ ^- G9 c2 n主要特点:1 M1 @7 j1 S8 B+ h' j8 O$ b
, Y; _5 L( i* N$ P, ?3 a (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 ;' ?' k) @0 i' n0 n1 x+ V" n
' }5 M3 \) _& L& R$ A (2)权重系数的对评价结果的影响明显;
4 g) A$ b' j- e' D' x% ?6 K8 r* w1 u, [) S- F2 ?; G3 k9 X$ [
(3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
( A. |0 X+ l, r; \# _& y- z) r, l6 @
/ @8 S/ V3 S3 r6 ]- `
2. 非线性加权综合法
* r: t! Y+ @- B* O# ]9 B. a & ], ]2 a) H5 k( D# r' W
$ ?8 Q) J4 }+ i; M, C4 s- x" z0 ^主要特点: (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; (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; (3)要求无量纲指标数据均大于等于1。
" l+ x$ C Q A- t" V
+ B( r( y2 ?( N& b, U3 ^3 `•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)" H6 s# i% `: q0 Z: {
![]()
7 j4 G: M) b0 C( H; N2 \% C$ B! E
6 x, p7 A8 V, V# S; V/ j$ ^ ; M$ y- A5 I- ~; h2 X. \& M, J
![]()
- x3 t% G& D. D3 L* h层次分析法3 q$ T& M6 a0 a: [
6 D% k) f, K$ {6 ~0 G; W0 T$ D8 L2 n
•主成分分析法
. P' v( W( }) U, y2 Z# [* P! m* J- y/ j! D; o4 Q* N9 r! m0 f
•模糊综合评价法( @) Y! w! a0 e
2 ?2 }4 \4 A& O2 c( [" ^% [•聚类分析法! Z8 w. _- Z; w! g& C0 e
B2 j8 b4 X. Y预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341); l7 A; Z/ a8 x+ I
1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
$ e' b& h: x+ u/ v! i( e. | e0 B- K) G# c, h
2.回归模型方法:大样本的内部预测;
0 s) K; ~, \/ x+ I; n$ T
; b7 j, E* i. W( B& S
& J) K& }1 t1 b5 p3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
( z8 `8 G! u+ C7 P2 F D e- \* k9 M
( e+ z4 e( M( H4.时间序列方法:大样本的随机因素或周期特征的未来预测;2 I* ]+ D5 k2 o3 \' I/ k
- Y( D4 a7 N( j$ M
2 r) y$ T. C! s& P4 c- b5.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.
+ Q/ o2 a) I9 ~: J9 o3 i+ h6 [) N- I/ [/ \2 G
6 Q6 w- ~) Q6 a9 [3 p% `8 o
# N8 K# N4 ?* y% j$ V7 l( v) E
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