数学建模--评价类模型
目录
一、主观评价
1、层次分析法(AHP)
①应用场景
②步骤
③模型实现
④代码实现
⑤优缺点评价
2、模糊综合评价法(FCE)
①应用场景
②步骤
③模型实现
3、灰色关联分析法(GRA)
①应用场景
②步骤
③模型实现
二、客观评价
1、主成分分析(PCA)
2、因子分析(FA)
①应用场景
②步骤
③模型分析
④代码实现
3、Topsis算法
①应用场景
②步骤
③模型分析
④代码实现
4、BP神经网络综合评价法
①应用场景
②优缺点分析
③代码实现
一、主观评价
1、层次分析法(AHP)
①应用场景
1、最佳方案选取
2、评价类问题
3、指标体系的优选
②步骤
1、将问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型。层次分为三层:目标层、准则层、方案层。
2、比较同一层次元素对上一层次同一目标的影响,从而确定它们在目标中所占的比重。采用两两比较的方法,求出他们对于同一个目标的重要性的比例标度,标度等级为1,2,...,9,1/2,1/3,...1/9。得到两两比较判断矩阵。
1--9标度的含义:
1--两个元素同等重要 3--前者稍重要
5--前者明显重要 7--前者强烈重要
9--前者极端重要
2,4,6,8为上述判断的中间值
3、在单一准则下计算元素相对排序权重,以及判断矩阵一致性检验。
4、计算方案层中各元素对于目标层的总排序权重,从而确定首选方案。
③模型实现
题目:对 2017 年各省生态环境与经济交互状况进行合理的评价
应用层次分析法解决问题时,首先要将问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型。
这些层次可分为三类:
最高层:经济对环境的影响。
中间层:GDP、人口、地方财政支出、地方财政收入以及居民收支情况。
最底层:严重、轻度、基本无影响。
结构图如果所示
建立准则层判断矩阵
建立方案层判断矩阵
对判断矩阵的一致性检验。
(i)计算一致性指标 CI
(ii)查找相应的平均随机一致性指标 RI 。用随机方法构造 500 个样本矩阵:随机地从 1~9
及其倒 数中抽取数字构造正互反矩阵,求得最大特征根的平均值 max λ',并定义
(ⅲ)计算一致性比例 CR
当 CR<0.1 时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则对应判断矩阵作适当修正。
对层次总排序作一致性检验。检验仍象层次总排序那样由高层到低层逐层进行。这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验,各成对比较判断矩阵都已具有较为满意的一致性。但当 综合考察时,各层次的非一致性仍有可能积累起来,引起最终分析结果较严重的非一致性。
设 B 层中与
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