数学建模常见的综合评价方法及预测方法
来源:互联网 发布:sdk2000数据无效 编辑:程序博客网 时间:2024/05/09 17:21
综合评价方法
•简单加权法
1. 线性加权综合法
适用条件:各评价指标之间相互独立。
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。
主要特点:
(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 ;
(2)权重系数的对评价结果的影响明显;
(3)对指标数据无量纲化没有特定要求。
2. 非线性加权综合法
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。
•逼近于理想解的排序法(TOPSIS法)
•层次分析法
•主成分分析法
•模糊综合评价法
•聚类分析法
预测方法(具体见http://blog.csdn.net/sanganqi_wusuierzi/article/details/54800341)
1.插值与拟合方法:小样本内部预测;
2.回归模型方法:大样本的内部预测;
3.灰色预测GM(1,1):小样本的未来预测;
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;
5.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.
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