原文:优劣解距离法(TOPSIS)

一 模型介绍 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型 一般正向化处理 得到正向化的矩阵,再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响,并找到有限方案中的最优方案和最劣方案,然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离,获得各评价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣 ...

2020-08-29 17:17 0 758 推荐指数:

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优劣距离Topsis

优劣距离TOPSIS) 摘要 对于解决某个实际问题的若干个方案,常常给出非常多的指标来衡量方案间的优劣性,当这些指标的数据是确定的,比如某项学科的期末成绩、池水含氮量等等,我们需要用优劣距离确定最优优劣距离通过将指标数据正向化后,计算比较空间内的优劣值,再通过计算每个的指标 ...

Fri Feb 25 21:27:00 CST 2022 0 841
TOPSIS优劣距离

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 一、场景分析 层次分析在某些指标数据已知时候不可用。 成绩和排名已知的时候,要我们对几名同学进行合理评分(能够描述其成绩的高低,可以理解为前面的权重),用归一就可以直接 ...

Thu Oct 15 02:16:00 CST 2020 0 1487
2.优劣距离Topsis模型

优劣解决 层次分析主观太强而且数据相关性低 即使小王考10排名也不变 所以不可性 改进 :利用最大值和最小值的距离 然后取各个数在区间情况 构造评分函数 (x - min)/(max - min) 的选择 比较的对象一般要远大于两个(例如比较一个班级的成绩 ...

Tue Aug 13 22:19:00 CST 2019 0 536
评价类模型——TOPSIS优劣距离

一、TOPSIS方法 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 可翻译为逼近理想排序,国内常简称为优劣距离 TOPSIS 是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息 ...

Mon Mar 02 04:55:00 CST 2020 0 12892
MATLAB优劣距离topsis)综合评价+代码

优劣距离 TOPSIS是通过逼近理想的程度来评估各个样本的优劣等级 收集与整理 假设有n个待评价样本,p项评价指标,形成原始指标数据矩阵: 预处理数据 使指标具有同趋势性。评价指标中有正向指标和负向指标之分,一般把负向指标转化为正向指标,转化的方法可采用倒数(即1/X ...

Fri Jun 12 08:13:00 CST 2020 0 1143
评估类模型之优劣距离Topsis模型

定义: TOPSIS是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 层次分析的局限性: 问题和解决方案: 所以最终评分公式为: 指标正向化,得到正向化矩阵 ...

Wed Sep 18 21:19:00 CST 2019 0 327
Topsis的python实现

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,TOPSIS根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有 ...

Tue May 19 22:08:00 CST 2020 0 1184
 
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