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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。
    0 e$ J3 Y$ @( E/ w+ h
    $ ^2 k0 \# ]  ?  d) e0 X2 Q" F+ n6 _9 V" ]0 m
    : S4 \# [: W% m) T7 y
    则称   为优势子因素。
    , g( e- m) e9 S) i. {7 W; x/ w  ]
    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。
    % d- Y0 o4 @0 q  [& A
    + A  k6 q* @' ?- R; k$ P# I$ i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5 R( M# m% ^' s* J$ Z" y

    / u, a4 d' R* Y8 U6 |+ n
    7 `& K0 j! n+ u( Y" z, p. T, a/ ]3 l4 D4 k9 W0 n$ H% Z, H
    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。* {9 S4 f1 w: T4 n4 O+ h0 l

    & b# m( [. O% c5 l5 ^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。" {5 f' K: T" K* G% d5 v

    % F$ j& N. e3 }9 Q3 j6 b
    4 I) |% U" d& [0 r4 P
    7 X0 P# z2 r: [$ Y8 h7 Z
    # ?& m+ U4 c0 S4 ?( h3 C9 R% W$ O" i- v2 d$ U
    根据表 4 的数据,利用如下的 MATLAB 程序
    & G0 U& u. ^2 V: \6 c8 m2 k* ~& r& |! P
    clc,clear4 ^, a) W) I/ V7 H& @
    load data.txt %把原始数据存放在纯文本文件 data.txt 中. E0 f. a- ]6 s9 ~
    n=size(data,1);
    : u/ [/ \% e  W% }2 _' n' afor i=1:n7 ]/ m& ?: s7 `( _
        data(i,=data(i,/data(i,1); %标准化数据6 K' `4 p' }5 \; O
    end
    . I. a1 p  [* l% @7 q- L" pck=data(6:n,;m1=size(ck,1);
    1 U# `1 P9 {+ A9 a7 J0 y; hbj=data(1:5,;m2=size(bj,1);
      {$ d2 u7 R9 M; i) ^for i=1:m1
    / r9 [1 w9 Z6 e2 E* n5 m    for j=1:m2! Z( @+ _  V, b/ @
            t(j,=bj(j,-ck(i,;
    ( e9 E& H' f. E; L8 C5 I    end
    ( {+ s" T0 }  ~1 d" W' Y' `" J" z- E    jc1=min(min(abs(t')));jc2=max(max(abs(t')));
    ! E  ~; A6 J9 e) S0 O    rho=0.5;2 b% E/ d: H: P0 y& ]/ X& l" A& I- O
        ksi=(jc1+rho*jc2)./(abs(t)+rho*jc2);
    ( b7 s4 `, U: O( ]    rt=sum(ksi')/size(ksi,2);' S, z. I3 C, D
        r(i,=rt;# e) Y: Z! ~& b. Y& U3 O) x
    end
    6 U  g* S# W$ D  |- O4 I  Mr - v5 W5 x; [# x1 X& `7 o1 {& D
    7 e6 }& L" b& j: U8 N5 A0 z
    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5 F6 B* m7 b" @4 q( F

    2 f) E! g) J, x7 C+ [, ]7 r
    5 h* h4 h8 U/ g* F9 d. i5 l
    : |" C, L# A# \8 m, N# }9 s6 w0 G0 v从关联矩阵 R 可以看出:; i0 p7 \& }. K( t2 E

    0 ]6 I8 G6 a& B: Z' `' o) ~(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。. m+ w/ {! H# B( h- j* J- w: |1 W

    + w+ s" O  k7 \; n* }6 l+ F: \(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。
    ( @3 e/ ^0 G- {1 E* ]
    4 E$ _* X- B9 P3 t$ k# H8 J6 z. p(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。6 x& o; t4 w# |5 R) h1 v

    : z2 ~, y! j  F5 h(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。# v% X$ q6 W, R6 Y1 z7 [
    7 _4 b7 N2 M! o' N- Q, [# J0 i
    (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 f# b( o' k$ t% x2 M" {
    6 b( W" e- _0 J. o" H: s

    " J/ b, Y* U& O8 u( m3 p' t; F; @
    " X% Z6 U0 h5 q; p. T6 m
    7 j3 F# I  ]$ a3 |. {: f————————————————! H  M* Y+ F! h6 g1 z# ]6 \2 a
    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。
    ; u8 @, ~, v  ~5 P2 M原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713478) a2 w6 d6 k$ l1 G5 k. p4 p  u
    , d' n' e. p! M7 {7 M. R
    8 T0 p% h7 L: W2 L! E: {! O
    zan
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