原文:Topsis法的python實現

TOPSIS Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution 法是C.L.Hwang和K.Yoon於 年首次提出,TOPSIS法根據有限個評價對象與理想化目標的接近程度進行排序的方法,是在現有的對象中進行相對優劣的評價。 以往的topsis往往在excel中進行計算,但是如果涉及到多時空比較的話,需要計算多次To ...

2020-05-19 14:08 0 1184 推薦指數:

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優劣解距離(TOPSIS)

一、模型介紹   TOPSIS 是一種常用的綜合評價方法,其能充分利用原始數據的信息,其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。   基本過程為先將原始數據矩陣統一指標類型(一般正向化處理)得到正向化的矩陣,再對正向化的矩陣進行標准化處理以消除各指標量綱的影響,並找到有限方案中的最優方案和最劣 ...

Sun Aug 30 01:17:00 CST 2020 0 758
優劣解距離Topsis

優劣解距離TOPSIS) 摘要 對於解決某個實際問題的若干個方案,常常給出非常多的指標來衡量方案間的優劣性,當這些指標的數據是確定的,比如某項學科的期末成績、池水含氮量等等,我們需要用優劣解距離確定最優解。優劣解距離通過將指標數據正向化后,計算比較空間內的優劣值,再通過計算每個解的指標 ...

Fri Feb 25 21:27:00 CST 2022 0 841
TOPSIS(優劣解距離

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 一、場景分析 層次分析在某些指標數據已知時候不可用。 成績和排名已知的時候,要我們對幾名同學進行合理評分(能夠描述其成績的高低,可以理解為前面的權重),用歸一就可以直接 ...

Thu Oct 15 02:16:00 CST 2020 0 1487
基於熵權Topsis模型的修正

層次分析最大的缺點:判斷依賴於專家,主觀性太強 ,數據不准確 熵權 一種客觀的賦值方法 原理:指標的變異程度越小,所反映的信息量就越少,對應的權值也應該越低,(客觀=數據本身可以告訴我們權重)一個極端的例子,對於所有的樣本而言, ...

Tue Sep 03 08:05:00 CST 2019 0 1657
2.優劣解距離Topsis模型

優劣解決 層次分析主觀太強而且數據相關性低 即使小王考10排名也不變 所以不可性 改進 :利用最大值和最小值的距離 然后取各個數在區間情況 構造評分函數 (x - min)/(max - min) 的選擇 比較的對象一般要遠大於兩個(例如比較一個班級的成績 ...

Tue Aug 13 22:19:00 CST 2019 0 536
評價類模型——TOPSIS(優劣解距離

一、TOPSIS方法 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 可翻譯為逼近理想解排序,國內常簡稱為優劣解距離 TOPSIS 是一種常用的綜合評價方法,其能充分利用原始數據的信息 ...

Mon Mar 02 04:55:00 CST 2020 0 12892
MATLAB優劣解距離topsis)綜合評價+代碼

優劣解距離 TOPSIS是通過逼近理想解的程度來評估各個樣本的優劣等級 收集與整理 假設有n個待評價樣本,p項評價指標,形成原始指標數據矩陣: 預處理數據 使指標具有同趨勢性。評價指標中有正向指標和負向指標之分,一般把負向指標轉化為正向指標,轉化的方法可采用倒數(即1/X ...

Fri Jun 12 08:13:00 CST 2020 0 1143
 
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