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[建模教程] 灰色系统理论及其应用 (二) :优势分析

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    发表于 2020-5-27 10:01 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    当参考数列不止一个,被比较的因素也不止一个时,则需进行优势分析。1 E: ?# a3 X: O- h
    / ~: B) Q3 K0 }; O
    6 w+ j9 X" C6 a" M% E/ L
    4 t, I; F" f7 n1 o6 F' y) @+ I" P7 z
    则称   为优势子因素。- q) U* h3 L" w/ P! T  m
    & r; y3 e# f( x0 c' D% E" ~/ S
    如果矩阵 R 的某个元素达到最大,则该行对应的母因素被认为是所有母因素中影 响最大的。
    ! W0 O4 \  r( V1 t1 H/ _0 L0 ~7 c) p$ q1 F
    为简单起见,先来讨论一下“对角线”以上元素为零的关联矩阵,例如
    4 M  |) q8 b. m% Z. X) m: F
    . |* E# s2 q! A3 m$ Y4 d7 S
    5 t- H( c% [7 R9 a+ `; h4 h, X
    & c5 L: q; m. k0 M4 w6 ^: m因为第 1 列元素是满的,故称第 1 个子元素为潜在优势子因素。第 2 列元素中有一个元 素为零,故称第 2 个子因素为次潜在优势子因素。余下类推。( ^3 _% T) K8 t0 o# H3 j

    ! w9 e* O& f; `, ]' c. e$ }1 b当关联矩阵的“对角线”以下全都是零元素,则称第 1 个母因素为潜在优势母因 素……,为了分析方便,我们经常把相对较小的元素近似为零,从而使关联矩阵尽量稀 疏。 我们参考一个实际问题。" z. S4 x* p. ]* b% g, R3 P
    9 H) p! v) L! E$ _1 I6 r5 ?

    9 h9 r1 H9 a/ y+ {- t" j
    % e7 ^+ S7 x. c# d9 o
    , }2 p+ T- }$ J% h6 O2 W. j3 Z( V) }
    根据表 4 的数据,利用如下的 MATLAB 程序0 R  o+ L8 X3 f" f8 ~

    ! e$ _* U5 k1 {" Xclc,clear
    ! i1 U: o; n7 E6 H6 p" g3 W7 H* [load data.txt %把原始数据存放在纯文本文件 data.txt 中
    * D) N' M8 B5 z( z, @n=size(data,1);) v9 \1 ?+ W2 X  \, z: l: [5 P
    for i=1:n" i1 L; r8 x7 h; [; ~
        data(i,=data(i,/data(i,1); %标准化数据
    7 ^1 Q$ i8 L3 ?: {$ j( f, M; l8 x' Pend
    5 v1 e( @0 I8 f! wck=data(6:n,;m1=size(ck,1);
    9 ?* o& E7 I" v# @bj=data(1:5,;m2=size(bj,1);5 X$ }8 t6 o4 r9 X: H
    for i=1:m19 W( U4 r  p3 `
        for j=1:m20 h2 S2 q! w" ?: h' ]# {
            t(j,=bj(j,-ck(i,;
    $ C3 R( q2 P% Q, K% _# j    end
    . |0 Z& ]% s7 P- D; B$ V    jc1=min(min(abs(t')));jc2=max(max(abs(t')));
    % R) o* \2 E. J# ~    rho=0.5;
    6 s! P" T7 u* B; ?    ksi=(jc1+rho*jc2)./(abs(t)+rho*jc2);
    : S( f( z$ B; O( S9 V5 o    rt=sum(ksi')/size(ksi,2);1 t3 o$ Z8 M; N8 e: G
        r(i,=rt;
    . L* f5 l' R5 U- j2 E( c  cend
      ]2 l' y7 T0 [1 C# ]6 [4 mr
    7 u) e1 ~+ f; R/ D+ H. N2 F; \1 B
    3 J; C6 ~5 G; D4 w" h  a计算出各个子因素对母因素的关联度(这里取 ρ = 0.5 ),从而得到关联矩阵为& x2 @; ?/ Y3 U2 I. X  m* X) a% K
    4 e" G- b) y; E; Q5 O$ G! F
    ! P0 o3 K) S8 f; \5 w. q2 S
    ; ~( O1 T% ^& e
    从关联矩阵 R 可以看出:
    : d. D% {$ @( q' q) \) B2 z0 p5 v9 G( Q1 Z& a6 f2 U
    (1)第 4 行元素几乎最小,表明各种投资对商业收入影响不大,即商业是一个不 太需要依赖外资而能自行发展的行业。从消耗投资上看,这是劣势,但从少投资多收入 的效益观点看,商业是优势。
    " Z9 r" Y* U7 L4 [5 O: d: E3 C8 m5 d+ z9 {* A+ r+ `
    (2) = 0.936 最大,表明交通投资的多少对国民收入的影响最大。也可以从此 看出交通的影响。' {; r6 T3 n; C3 m
    ; |: X- C$ s2 s: u  A/ k
    (3)   = 0.921仅次于   ,表明交通收入主要取决于交通投资,这是很自然的。+ `. k. A' W* T: |8 x% E9 ~
    . ^/ y/ d/ L) M8 W
    (4)在第 4 列中 = 0.885最大,表明科技对工业影响最大;而 = 0.577 是 该列中最小的,表明从全面来衡量,还没有使科技投资与农业经济挂上钩,即科技投资 针对的不是农村需要的科技。
    3 L3 i0 V1 @% N; i# {& x$ e9 a, f9 y  e5 i& Y" L
    (5)第三行的前 3 个元素比价大,表明农业是个综合性行业,需其它方面的配合, 例如, = 0.891表明固定资产投资能够较大地促进农业的发展。另外, = 0.858 表 明农业发展与交通发展也是密切相关的。
    8 r  I# L4 @1 K' P
      A" k; u" a- [1 K8 M  G  s% V( w6 O/ v9 Q& i6 b

    # b0 g2 f* X, X8 r5 l" D" p4 M$ F
    2 g+ }$ b5 G9 J, r" h. r# L: [————————————————
    9 s4 l0 T  c, G6 W5 O版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    ' Z. g3 B, G. z7 ]/ v原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713478# v3 b* @5 H3 H! M0 d
    7 R0 S/ q0 u1 P* U2 L- |, [
      y$ f8 c4 l! ^5 T' b0 U7 g
    zan
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