二模糊综合评价模型

二模糊综合评价模型
二模糊综合评价模型

二 模糊综合评价模型

模糊综合评判方法,是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。它是一种以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一的分析评价方法。由于这种方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂系统问题方面所表现出的独特的优越性,近年来已在许多学科领域中得到了十分广泛的应用。

2.1 模糊综合评判模型

2.1.1单层次模糊综合评判模型

给定两个有限论域

U={u 1,u 2,…,um } (1) V={v 1,v 2,…,v n } (2)

(1)式中,U 代表所有的评判因素所组成的集合;(2)式中,V 代表所有的评语等级所组成的集合。

如果着眼于第i(i=1,2,…,m)个评判因素u i ,其单因素评判结果为R i =[r i1,r i2,…,r in ],则m 个评判因素的评判决策矩阵为

111121221

2221

2

n n m m m mn R r r r R r r r R R r r r ????

????????==????????????????

(3) 就是U 到V 上的一个模糊关系。

如果对各评判因数的权数分配为:1,2,

,m A a a a ??=??(显然,A 是论域U 上

的一,个模糊子集,且1

01,1m

i i i a a =≤≤=∑)则应用模糊变换的合成运算,可以得

到论域V 上的一个模糊子集,即综合评判结果:

1,2,

,n B A R b b b ??=?=?? (4)

2.1.2多层次模糊综合评判模型

在复杂大系统中,需要考虑的因素往往是很多的,而且因素之间还存在着不同的层次。这时,应用单层次模糊综合评判模型就很难得出正确的评判结果。所以,在这种情况下,就需要将评判因素集合按照某种属性分成几类,先对每一类进行综合评判,然后再对各类评判结果进行类之间的高层次综合评判。这样,就产生了多层次模糊综合评判问题。

多层次模糊综合评判模型的建立,可按以下步骤进行:

(1)对评判因素集合U ,按某个属性,将其划分成m 个子集,使它们满足:

1

()

m

i i i

j U U

U U i j =?=????=Φ≠?∑ (5)

这样,就得到了第二级评判因素集合: U={U 1,U 2,…,

U m } (6)

在(6)式中,U i ={U ik }(i=1,2,…,m ;k=1,2,…,nk)表示子集U i 中含有n k 个评判因素。

(2)对于每一个子集U i 中的n k 个评判因素,按单层次模糊综合评判模型进行评判,如果i U 中的诸因数的权数分配为i A ,其评判决策矩阵为i R ,则得到第i 个子集U i 的综合评判结果:

1,2,

,i i i i i in B A R b b b ??=?=?? (7)

(3)对U 中的m 个评判因素子集U i (i=1,2,…,m),进行综合评判,其评判决

策矩阵为:

111121221

22212

n n m m m mn B b b b B b b b R B b b b ????

????????==????????????????

(8) 如果U 中的各因数子集的权数分配为A ,则可得综合评判结果: *B A R =? (9)

在(9)式中*B 既是U 的综合评判结果,也是U 中的所有评判因数的综合评判结果。这里需要强调的是,在(7)或(9)式中,矩阵合成运算的方法通常有两

种:一是主因素决定模型法,即利用逻辑算子M(∧,∨)进行取大或取小合成,该方法一般仅适合于单项最优的选择;二是普通矩阵模型法,即利用普通矩阵算法进行运算,这种方法兼顾了各方面的因素,因此适宜于多因素的排序。

若U 中仍含有很多因素,则可以对它再进行划分,得到三级以至更多层次的模糊综合评判模型。多层次的模糊综合评判模型,不仅可以反映评判因素的不同层次,而且避免了由于因素过多而难于分配权重的弊病。

2.2 模糊综合评判实例

作为模糊综合评判方法的应用实例,以下我们将探讨农业生态经济系统功能综合评价问题。

农业生态经济系统,是一类多要素的复杂系统,其内部诸要素之间的相互作用关系及各要素对系统功能的影响程度在量上是难以精确衡量的,即系统具有“模糊性”特征;其次,农业生态经济系统也还是一个包含着若干不同生产层次(或若干子系统)的复合系统,其系统功能从整体上来说是一种综合功能,具有“多属性”特点。因此,农业生态经济系统功能评价是一种多属性或多准则评价问题。这就要求评价者必须根据评价问题的性质、目标、要求等选择适宜的评价模型和方法。在这方面,模糊综合评判模型为我们提供了一种有效的方法。 (一)评价要素指标体系的设置 评价要素指标体系的设置,是对农业生态经济系统功能进行综合评价的前提和基础。指标体系设置得是否合理和准确,直接影响着评价结果的科学性、可靠

性和准确性。因此,农业生态经济系统功能综合评价的首要任务就是根据评价对象的性质、评价目标以及评价决策要求等,建立能够全面、准确地反映评价问题全貌的综合评价要素指标体系。

农业生态经济系统功能,是一种综合性功能,它主要由经济效益、生态效益和社会效益三个方面来反映。所以,对农业生态经济系统功能的考察及评价,必须立足于这三个基本方面。而这三个方面的效益又是由不同的要素来体现的,每一种要素都有表征其属性特征的指标。这些要素指标的组合就构成了农业生态经济系统功能综合评价的指标体系。 评价要素集合为:

U={u 1,u 2,u 3}

其中,各单要素子集u i =(i=1,2,3)分别为:

U 1={u 11,u 12,u 13,u 14,u 15} U 2={u 21,u 22,u 23,u 24,u 25} U 3={u 31,u 32,u 33,u 34,u 35}

(二)评语集合的确定

根据评价决策的实际需要,将评判等级标准划分为“好”、“较好”、“一般”、“较差”和“差”五个等级。即评语集合为:

V={v 1,v 2,v 3,v 4,v 5}={好,较好,一般,较差,差} (三)评价要素权重子集的确定

在上述农业生态经济系统功能综合评价指标体系中,由于下层各指标对上层某一指标的相对重要程度并非一样,即一些指标的影响程度要大于或超过另一些指标。因此,为了衡量下层各指标对上层指标的相对重要性,需要确定评价指标的权重系数。常见的确定权重系数的方法有:(1)主观经验判断法;(2)专家调查法或专家征询法;(3)评判专家小组集体讨论投票表决法;(4)层次分析法(即AHP 方法)。为了保证确定的权重系数的客观性、公正性和科学性,常常可将上述几种方法结合起来使用。以下采用主观经验判断法和专家征询法相结合来确定各级评价要素指标的权重系数子集。

各子集权重(一级权重)为:

A=[a 1,a 2,a 3]

各子集U i (i=1,2,3)中诸要素的权重(二级权重)分别为:

[]11112131415,,,,A a a a a a = []22122232425,,,,A a a a a a =

[]33132333435,,,,A a a a a a =

(四)评判的实施

所谓评判的实施,就是根据评判对象——农业生态经济系统的各种实际调查访问材料、各种试验与研究数据,采用模糊数学和精确数学方法对各个评价指标进行定量估算,然后由评判专家小组的每一个成员根据已确定的评价等级标准依次对各个指标进行评价。假定评判专家小组有20名成员,其中有7名对系统生态效益功能的评价指标之一“水土流失状况(u 22)”同意“较好(v 2)”的评价等级,即持同意意见的专家占专家小组总人数的7/20,因此该指标的评价值就是0.35。依次类推,可分别得出各子集u i (i=1,2,3)中单要素的评价决策矩阵

R i (i=1,2,3)为:

()111112113114115121

1221231241251131

132133134135155

141142143144145151

152153154155ij r r r r r r r r r r R r r r r r r r r r r r r r r r r ???

????

??==????????

()211212213214215221

2222232242252231

232233234235255

241242243244245251252253254255ij r r r r r r r r r r R r r r r r r r r r r r r r r r r ???????

??==????????

()311312313314315321

3223233243253331

332333334335355

341342343344345351

352

353

354

355ij r r r r r r r r r r R r r r r r r r r r r r r r r r r ???????

??==????????

后由各单要素的权重系数向量i A 和评价决策矩阵i R ,利用合成运算法则经过合成运算即可得到:

[]12345,,,,(1,2,3)i i i i i i i i B A R b b b b b i =?==

基于单要素模糊综合评判结果Bi ,可以得到U 中各子集的综合评价决策矩阵:

11112

131********

23

2425313233

34

353B b b b b b R B b

b b b b b b b b b B ????????==???????

???

?? 最后再由U 的各子集的权重系数向量A 和综合评价决策矩阵R ,经过合成运算,

即得出对农业生态经济系统功能的模糊综合评价结果:

[]112,32312345,,,,,B B A R a a a B B b b b b b ??????=?=????????

=

(五)评价实例计算

对于某农业生态经济系统,经评判专家小组测评结果,分别得各子集ui(i=1,2,3)中诸要素的评价决策矩阵:

采用主观经验判断法和专家征询法相结合的方法,可得:

采用普通矩阵乘法,经过合成运算,得各子集Ui(i=1,2,3)的综合评判结果分别为:

因此,U中各子集的综合评价决策矩阵为:

所以,该农业生态经济系统功能模糊综合评价结果为:

将其归一化得:

上述评价结果表明,该农业生态经济系统功能还是较好的。

模糊综合评判法的应用案例

第三节 模糊综合评判法的应用案例 二、在物流中心选址中的应用 物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点,其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值,克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。在物流系统中,物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题,非常重要。 基于物流中心位置的重要作用,目前已建立了一系列选址模型与算法。这些模型及算法相当复杂。其主要困难在于: (1) 即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量。 (2) 约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。 模糊综合评价方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。它是一种定性与定量相结合的方法,有良好的理论基础。特别是多层次模糊综合评判方法,其通过研究各因素之间的关系,可以得到合理的物流中心位置。 1.模型 ⑴ 单级评判模型 ① 将因素集U 按属性的类型划分为k 个子集,或者说影响U 的k 个指标,记为 12(,,,)k U U U U = 且应满足: 1 , k i i j i U U U U φ=== ② 权重A 的确定方法很多,在实际运用中常用的方法有:Delphi 法、专家调查法和层次分析法。 ③ 通过专家打分或实测数据,对数据进行适当的处理,求得归一化指标关于等级的隶属度,从而得到单因素评判矩阵。 ④ 单级综合评判B A R =

⑵多层次综合评判模型 一般来说,在考虑的因素较多时会带来两个问题:一方面,权重分配很难确定;另一方面,即使确定了权重分配,由于要满足归一性,每一因素分得的权重必然很小。无论采用哪种算子,经过模糊运算后都会“淹没”许多信息,有时甚至得不出任何结果。所以,需采用分层的办法来解决问题。 2.应用 运用现代物流学原理,在物流规划过程中,物流中心选址要考虑许多因素。根据因素特点划分层次模块,各因素又可由下一级因素构成,因素集分为三级,三级模糊评判的数学模型见表3-7. 表3-7 物流中心选址的三级模型

模糊数学评价方法教程

模糊综合评价法(见课件) 模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学.这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性.比如用某种方法治疗某病的疗效“显效”与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高”与“较高”等等.从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界,中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程,这个现象叫中介过渡.由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性. 一、单因素模糊综合评价的步骤 1. 根据评价目的确定评价指标(evaluation indicator )集 合 },,,{21m u u u U = 例如评价某项科研成果,评价指标集合为U ={学术水平,社会效益,经济效益}. 2. 给出评价等级(evaluation grade )集合 },,,{21n v v v V = 如评价等级集合为V ={很好,好,一般,差}. 3. 确定各评价指标的权重(weight ) },,,{21m W μμμ = 权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度,且∑=1i μ. 例如假设评价科研成果,评价指标集合U ={学术水平,社会效益,

经济效益}其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{=W . 4.确定评价矩阵R 请该领域专家若干位,分别对此项成果每一因素进行单因素评价(one-way evaluation ),例如对学术水平,有50%的专家认为“很好”,30%的专家认为“好”,20%的专家认为“一般”,由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R 同样如果社会效益,经济效益两项单因素评价结果分别为 ()1.0,2.0,4.0,3.02=R ()2.0,3.0,2.0,2 .03=R 那么该项成果的评价矩阵为 ???? ? ??=????? ??=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R 5.进行综合评价 通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S : 设m j W ?=1)(μ,n m ji r R ?=)(,那么 ()()n mn m m n n m s s s r r r r r r r r r R W S ,,,,,,212 1 22221 11211 21 =???? ?? ? ??==μμμ 其中“ ”为模糊合成算子. 进行模糊变换时要选择适宜的模糊合成算子,模糊合成算子通 常有四种: (1) ),(∨∧M 算子

模糊综合评价模型及实例

模糊综合评价模型 模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 目录 [隐藏] 1 什么是模糊综合评价模型? 2 模糊评价的基本思想 3 模糊综合评价模型类别[1] o 3.1 模糊评价基本模型 o 3.2 置信度模糊评价模型 4 模糊综合评价模型的运用 5 模糊综合评价模型案例分析 o 5.1 案例一:模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的 应用[2] 6 参考文献 [编辑] 什么是模糊综合评价模型? 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价;在每一因素作出一个单独评语的基础上,如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。 [编辑]

模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型 设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级 集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵: (1) 其中,r ij表示u i关于v j的隶属程度。(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。确定 各因素重要性指标(也称权数)后,记为,满足,合成得 (2) 经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中,R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。例如 k 个评判者,要求每个评判者u j对照作一次判断,统计得分和归一化后产生

模糊数学综合评价模型

三种电视机模糊综合评价模型 摘要 本文通过顾客对三种电视机的图像,价格,音质三种评价因素建立的模糊综合评价的模型,此模型首先设定了评价指标因素集U 和评语集V ,从而建立了评价矩阵R , 然后根据评价指标权重集A 最后分别运用了四个算子,进而采用了加权平均原则的方法建立了如下四个模型,最终得出 模型一:运用① 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出11 2.73B =,12 2.62B =,13 2.46B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型二:运用② 和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出21 2.72B =,22 2.75B =,23 2.51B =,即第二种电视机最受顾客青睐 模型三:运用③ 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出31 2.71B =,32 2.58B =,3 3 2.32B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型四:运用④ 算子和最大隶属原则方法对三种电视机建立模糊 综合评价模型,得出41 2.75B =,4 2 2.71B =,43 2.39B =,即顾客对第二种电视机做出综合评价较好。 综合四个模型这三种电视机的综合评价在较好和可以之间并且在这三种电视机中第一种电视机最受顾客青睐,第二种次之,第三种最不受欢迎。 关键词:综合评价 模糊数学 加权平均原则 算子 ),(∨∧M (,)M ?∨算子),(⊕∧M ),(⊕?M

一、问题重述 在对电视机质量的评价中,其涉及的因素很多,一般说来基本要考虑图像,声音,价格等等,而每一类因素的质量水平受许多因素的影响。这些评价因素往往具有模糊性。评价的结果本身也带有模糊性。如何合理地评价电视机的质量呢? 假设对电视机的评价因素U={图像u1,声音u2,价格u3},评语集合V={很好v1,较好v2,可以v3,不好v4},现请专家10人对三种电视机进行评价,结果如下: 设某类顾客主要关心图像、价格,对音质不太关心,即 试对以上三种电视机进行模糊综合评价。 二、问题分析 根据对题目的理解,我们知道问题的求解是根据10位专家对三种电视机的图像,价格,音质的评价结果,而要求我们对这三种电视机进行模糊综合评价,所以我采用四种算子方法。 即① 算子 评语 因素 (1)第一类电视机 (2)第二类电视机 (3)第三类电视机 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 u1 5 4 1 0 4 3 2 1 1 5 2 2 u2 4 3 2 1 5 1 2 2 4 3 1 2 u3 0 1 3 6 2 1 3 4 2 4 4 (0.5,0.2,0.3) A =(){}n k r r s jk j m j jk j m j k ,,2,1, ,min max )(11 =∧=≤≤=∨μμ=),(∨∧M

模糊数学模型

第六部分模糊数学 第十五章模糊数学模型 模糊数学的起源 15.1.1数学是精确的 数学是关于物质世界的空间形式和数量关系的科学。在二十世纪三十年代,数学的发展被划分成三个阶段: 第一阶段:数学是数,量,几何图形的科学; 第二阶段:数学是研究量的变化和几何图形变换的科学; 第三阶段:数学是作为关于现实世界一切普遍性的数量形式和空间形式的科学。 近代科学技术的发展同精确数学方法的发展和应用是密切相关的,牛顿力学为其经典。到了19世纪,天文,力学,屋里,化学等理论自然科学先后在不同程度上走向定量化,数学化,形成一个被称为“精密科学”的学科群。大量使用数学方法,反过来又推动了数学的巨大进步。19世纪是精确科学方法飞速发展的时期。 20世纪以来,精确数学及其应用以更大的规模和速度发展着。相对论,量子力学,分子生物学,原子能,电子计算机和空间技术等邻域的创建和开发为精确方法奏响了一曲又一曲的凯歌,但也进一步助长了对精确方法的盲目崇拜。人们愈加相信,一切都应当精确化,只有现在还没有实现精确化的问题,没有不需要或不可能精确化的问题。 客观而言,精益求精是科学工作者的美德,是评价研究工作科学性的一条准则,但是,这种对精确方法的崇拜,似乎被当作一种不言而喻的真理,在很长的历史时期中未受到人们的怀疑。科学方法论中的这种绝对化的观点,也反映到哲学中。例如,一些分析哲学家提倡把一切概念,包括日常用语都加以精确化,这种现象的发生是值得深思的。但是,实践是检验真理的唯一标准,任何理论上的片面性和绝对化,迟早会在实践中暴露其错误而得到纠正。 15.1.2精确数学的局限性 人脑的思维活动一般说来具有两方面的特征: (1)直觉性跟严格性的有机结合,可以进行整体性和平行性的思考,例如联想过程,这些是具有模糊性的; (2)逻辑推理过程,它具有逻辑和顺序的特点,因而又是形式化的。 关于形式化思维,可以用数理逻辑的方法把它数学化,这样就能把它变成一系列的数学符号,可以用计算机去解。最突出的成果就是1976年美国人阿贝尔和哈肯利用电子计算机解决有名的数学难题——四色问题,这一难题的解决使不少人惊叹:这简直是电脑对人脑的嘲弄! 真是这样吗? 从另一个角度来看,譬如,看电视的时候,要把图像调得“更清楚一些”,或者,说一个人比另一个人更好看一些或更丑一些,这对于人来说是件容易的事,但是对于电脑来说,却是个大难题。从这个角度来说,电脑的“智力”还不如一个小孩子。 为什么会出现这样的情况呢? 因为用传统数学的方法处理模糊食物,首先要求将对象简化,舍弃对象固有的模糊性,在本来没有明确界限的对象之间认为地挂定界限,变模糊数量关系为清晰数量关系。例:西

12 模糊综合评价模型

二 模糊综合评价模型 模糊综合评判方法,是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。它是一种以模糊推理为主的定性与定量相结合、精确与非精确相统一的分析评价方法。由于这种方法在处理各种难以用精确数学方法描述的复杂系统问题方面所表现出的独特的优越性,近年来已在许多学科领域中得到了十分广泛的应用。 2.1 模糊综合评判模型 2.1.1单层次模糊综合评判模型 给定两个有限论域 U={u 1,u 2,…,um } (1) V={v 1,v 2,…,v n } (2) (1)式中,U 代表所有的评判因素所组成的集合;(2)式中,V 代表所有的评语等级所组成的集合。 如果着眼于第i(i=1,2,…,m)个评判因素u i ,其单因素评判结果为R i =[r i1,r i2,…,r in ],则m 个评判因素的评判决策矩阵为 111121221 2221 2 n n m m m mn R r r r R r r r R R r r r ???? ????????==???? ???? ???????? (3) 就是U 到V 上的一个模糊关系。 如果对各评判因数的权数分配为:1,2,,m A a a a ??=?? (显然,A 是论域U 上的一,个模糊子集,且101,1m i i i a a =≤≤=∑)则应用模糊变换的合成运算,可以得 到论域V 上的一个模糊子集,即综合评判结果: 1,2,,n B A R b b b ??=?=?? (4) 2.1.2多层次模糊综合评判模型 在复杂大系统中,需要考虑的因素往往是很多的,而且因素之间还存在着不同的层次。这时,应用单层次模糊综合评判模型就很难得出正确的评判结果。所以,在这种情况下,就需要将评判因素集合按照某种属性分成几类,先对每一类进行综合评判,然后再对各类评判结果进行类之间的高层次综合评判。这样,就产生了多层次模糊综合评判问题。 多层次模糊综合评判模型的建立,可按以下步骤进行: (1)对评判因素集合U ,按某个属性,将其划分成m 个子集,使它们满足: 1 () m i i i j U U U U i j =?=????=Φ≠?∑ (5)

(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型

2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) : 队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期: 2016 年 5 月 25 日

编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u), B(u), C(u) ,D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后, 给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度

模糊综合评价模型及实例

模糊综合评价模型 [编辑] 什么是模糊综合评价模型? 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价;在每一因素作出一个单独评语的基础上,如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。 [编辑] 模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型

设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级 集。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵: (1) 其中,r ij表示 u i关于v j的隶属程度。(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。确定各 因素重要性指标(也称权数)后,记为,满足,合成得 (2) 经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中,R中的元素r ij是由评判者 “打分”确定的。例如k 个评判者,要求每 个评判者u j对照 作一次判断,统计得分和归一化后产生 , 且 , 组成R0。其中既 代表u j关于v j的“隶属程度”,也反映了评判u j为v j的集中程度。数值为1 ,说明u j为v j是可 信的,数值为零为忽略。因此,反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后,作关于权系数的等级划分,由此决定其结果的信度。当取N个等级时,其量化后对应于[0,l]区间上N次平分。例如,N取5,则依次得到[0,0.2],[0.2,0.4],[0.2,0.6],[0.6,0.8],[0.8,l]。对某j个指标, 取遍k个专家对该指标评估所得的权重,得。作和式 (3) 其中d ij表示数组中 属于的个数,a0 = 0,b N = 1。

模糊综合评价案例计算分析

模糊综合评价方法 1、基本思想和原理 基本思想 在客观世界中,存在着大量的模糊概念和模糊现象。模糊数学就是试图用数学工具解决模糊事物方面的问题。 模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。具地说,模糊综合评价就是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。 原理 首先确定被评价对象的因素(指标)集合评价(等级)集;再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量,获得模糊评判矩阵;最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化,得到模糊综合评价结果。 其特点在于评判逐对象进行,对被评价对象有唯一的评价值,不受被评价对象所处对象集合的影响。综合评价的目的是要从对象集中选出优胜对象,所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序。 2. 模糊综合评价法的模型和步骤 步骤 步骤1 确定评价对象的因素论域, 有m个评价指标,表明评价对象的各个因素。 步骤2 确定评语等级论域

评语集是对被评价对象的各个评价结果的集合,用V表示, 有n个评价结果,其中表示第j个评价结果。 步骤3 进行单因素评价,建立模糊矩阵R, 单独从一个因素出发进行评价,以确定评价对象对评价集合V的隶属程度,称为单因素模糊评价。 在构造了等级模糊子集后,对被评价对象的每个因素进行量化,即确定从单因素来看被评价对象对各等级模糊子集的隶属度,进而得到模糊关系矩阵, 其中,表示被评价对象从因素来说对等级模糊子集的隶属度。一个被评价对象在某个因素方面的表现是通过模糊向量来刻画的(在其他评价方法中多是由一个指标实际值来刻画,因此模糊评价需要更多的信息),称为单因素评价矩阵,可以看作是因素集U和评价集V之间的一种模糊关系,即影响因素和评价对象之间的“合理关系”。 在确定隶属关系时,通常是专家打分,然后统计结果,根据绝对值减数法求得,即, 其中,c可以适当选取,使得0≤≤1。 步骤4 确定评价因素的模糊权向量 因为各评级因素的重要程度不同,所以要对个因素分配一个相应的权数,(i=1,2,3…m),≥0,。A即为权重集。

数学建模模糊综合评价法

学科评价模型(模糊综合评价法) 摘要:该模型研究的是某高校学科的评价的问题,基于所给的学科统计数据作出综合分析。基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。 对于问题1、采用层次分析法,通过建立对比矩阵,得出影响评价值各因素的所占的权重。然后将各因素值进行标准化。在可共度的基础上求出所对应学科的评价值,最后确定学科的综合排名。(将问题1中的部分结果进行阐述) (或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重(只选取一组代表性的即可),然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算,得出其权重系数)。通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为:4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1 对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值,为了更加明了的展现各一级因素的作用,采用求解相关性系数的显著性,找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配,对比通过模型求得的数值,来验证所建模型和求解过程是否合理。 对于问题3、主成份分析法,由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校,因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果,需要重新建立模型,消除或者忽略某些因素的影响和作用(将问题三的部分结果进行阐述)。 一、问题重述

学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。而一个显著的方面就是在录取学生方面,通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生,而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处,可以更好的促进该学科的发展。学科的评价是为了恰当的学科竞争,而学科间的竞争是高等教育发展的动力,所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。鉴于学科评价的两种方法:因素分析法和内涵解析法。本模型基于某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在某一时期内的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 通过计算每一级、每一个评价因素所占的权重,确定某一学科在评价是各因素所占的比重,构建评价等级所对应的函数。通过数值分析得出学科的评价值。需要解决一下几个问题: 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型祸教学型高校,请给出相应的学科评价模 型。 二、符号说明与基本假设 2.1符号说明 符号说明 S——评价数(评价所依据的最终数值) X——影响评价数值的一级因素所构成的矩阵

层次分析法与模糊综合评价的区别

层次分析法与模糊综合判别的区别与联系 1、层次分析法 [ 参考文献:吋义成, 柯丽华, 黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M]. 北京: 冶金工业出版社,2006] 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重要的物品,如重量最大的物品,即至少要确定各物品的相对重量。这时,经验和常识告诉我们,可以利用两两比较的方法来达到目的。 若在没有称量仪器的条件下对一组物体的重量进行估计,则可以通过爱对比较这组物体相对重量的方法,得出每对物体相对重量比的判断,从而形成比较判断矩阵,再通过求解判断矩阵的最大特征根和它所对应的特征向量问题,就能计算出这组物体的相对重量。 将此方法应用到复杂的社会、经济和科学管理等领域中,就能确定各种方案、措施、政策等 相对于总目标的重要性排序情况,以供领导者决策。 一般的层次分析法模型由图5-1 所示,分为目标层、准则层、指标层、方案层组成。需要注意几点: (1)层次分析法的评价结构并非是上述部分一成不变的,其中的当指标层因素较少时准则层可以省去(图5-2 ),当某一准则对应的指标层元素过多时可以将其指标层细分为“子准则层和指标层”(图5-4 )。由于层次分析法是利用两两比较完成的,为了便于人的比较与判别,每层的元素个数在3~7 之间为佳,超过7 以后增加了比较判断的难度,因此当元素过多时,可以将其分类后分成两层或多层来判别。 (2)准则层与指标层之间的关系可以对比一下图5-1 和图5-4 ,即每个准则可能有独 用的指标体系,也可能是各准则之间共用某几个指标。 (3)层次分析法的特点是基于某个目标,对多个待评价方案进行评价,从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题,其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。两者可以结合一起用,比如常用的是模糊综合评判过程中,权重可以由层次分析法计算。 层次分析法的骤如下: 1)在作者建立评价模型后,根据经验对每层里的各个元素建立重要性判别矩阵,从判 别矩阵中可以得到某一层中各个指标的归一化权重(表5-1中的W B,W C1,W C2,W C3,W C4)。(表5-1和5-2 的数据为图5-1 模型的) 2)由层与层之间权重的传递可以得到最低层(具体指标层)的综合权重。如图5-1 所示的图中有得到各个C ij的综合权重W ij(表5-2第2列)。 3)最后,在指标层与方案层之间建立判别矩阵,针对每一个指标C ij 都需要建立一个各 方案A i的比较矩阵,判别A针对C j的重要性w A i (表5-2的每一行)。最后将指标C ij的综合权重W ij与W Ai进行乘法求和,从而得到方案A的最终综合权重刀(W ij心Ai),即为续表5-2的最后一行。

大学生综合素质的模糊综合评价模型

大学生综合素质的模糊综合评价模型 一、常见综合评价方法分析比较 综合评价方法又称为多指标综合评估技术。综合评价是对一个复杂系统的多个指标信息,应用定量方法,对数据进行加工和提炼,以求得其优劣等级的一种评价方法。综合评价的目的是发现问题,排出优劣次序。目前,综合评价的方法有很多,如综合评分法、综合指数法、层次分析法、TOPSIS 法、以及模糊综合评价法等,现分别概述总结如下: l、综合评分法(synthetical scored method):建立在专家评价法基础上,根据评价目的及评价对象的特征选定必要的评价指标,逐个指标订出等级,每个等级的标准用分值表示,然后以恰当的方式确定各评价指标的权数,并选定累积总分的方案以及综合评价等级的总分值范围,以此为准则,对评级对象进行分析和评价,以决定优劣取舍的综合评价方法。 2、综合指数法(synthetical index method)&":利用综合指数的计算形式,定量的对某现象进行综合评价的方法。 3、层次分析法(analytic hierarchy process):常用于确定指标权重,也可进一步进行综合评价。基本思路是用系统分析方法,对评价对象依评价目的所确定的总评价目标进行连续性分解,得到各级(各层)评价目标,并以最下层作为衡量目标达到程度的评价指标。然后依据这些指标计算出综合评分指数,对评价对象的总评价目标进行评价,依其大小来确定评价对象的优劣等级。 4、Topsis法:系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法"。是基于归一化后的原始数据矩阵,找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案的距离,获得各评价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据。 5、模糊综合评价法:模糊综合评价就是应用模糊变换原理和最大隶属度原则,考虑与被评价事物相关的各个因素,对其所做的综合评价。模糊综合评价方法以其独特处理模糊事物的方法,充分的、科学的体现了定性与定量相结合的思想,对不易定量指标的评价结果,既能提供较准确的定量数据,便于与易定量指标综合得到一个衡量职业素质的总体水平的定量指标,又能提供准确、适当的评价等级,使定性评价有一个客观依据。 学生综合素质评价指标体系中,既含有易量化的因素,又含有难以量化的因素,在综合测评中如何处理这两方面的因素?有人建议,对易量化的因素,采用综合素质的传统测评方法,对难以量化的因素,如道德素质,采用具有描述性、评价性的语言来评价。但显然只采用描述性、评价性的语言来评价,其公正性、准确性难以令人信服,而且在某些情况下,没有一个合理的综合指标衡量,进行比较是很困难的。根据大学生综合素质评价指标体系的特点和综合评价的要求,本课题的综合评价方法首先利用模糊综合评价法对不易定量的指标进行模糊综合定量评价,然后利用加权综合方法,将其结果与易定量因素的定量指标综合,得到一个合理衡量学生综合素质的综合定量指标,从而解决学生综合素质评价中定量和定性相结合的难题。 二、模糊综合评价方法 3.2.1单级模糊综合评价 1、确定评价指标集合为同一层次的评价指标。 2、确定评语集为评价等级。每一个等级

用模糊数学对学生成绩进行评估

用模糊数学班上的学生进行评估 姓名:李万杰 学号:201107010113 2014年6月27日

模糊数学综合评判法,作为一种模糊数学方法,被用于各个领域,取得了很好的效果。本文将用这种方法分析班上的学生以成绩分类。这种方法能有效处理学生平时成绩中的一些模糊性,同时,也使考核的成绩更加合理与公正。 一、模糊数学的基本概念 长期以来,人们对干客观事物的认识习惯于追求其精确性或清晰性。但人脑作为认识和改造客观世界的主体,对自然现象的反映往往都是模糊的。模糊集合是对这些模糊现象或模糊概念的刻画。利用模糊数学理论,建立模型,根据模糊数学最大隶属度原则,使学生以成绩分类更加合理化。综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价,这是在日常生活和科研工作中经常遇到的问题,由于从多方面对大学生综合素质进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评价将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果。 二、评定学生平时成绩的依据 通过长期的教学实践,对学生平时成绩的评定主要依据四个方面:(1)出勤情况,以学生到课情况作为平时成绩给定的依据,这一评价制度的具体要求是通过上课点名的办法来找出缺课的学生。(2)课堂表现,包括课堂笔记记录情况、回答问题的积极主动性、课堂纪律等。根据“上课提问情况”来评定平时成绩是教师经常使用的方法。这种方式也存在不足:假设每一个学生在教师提问 后都举手抢答,教师应该将首答权交给谁呢?这一模式的公正程度取决于教师有没有足够的时间允许学生都回答课堂上的提问。(3)作业情况,检查平时作业是教师经常使用的考核学生平时学习情况的重要方法。然而实践表明,这个方法也存在不足。由于教师无法了解学生的平时作业究竟是不是自己独立完成的,在假定“学生都能按时完成作业”的前提下,教师只能根据作业的工整情况或对错状况来判定学生的平时成绩。教师经常遇到的问题是:有时抄袭作业的学生,作业的卷面反而要比自己独立完成的学生要工整些;或者由于参考了一些同学的作业,其正确率反而比独立完成的同学高一些。(4)平时测验情况。对上述四个方面综合考虑,把学生平时成绩评定分为四级:优、良、中、差。在上述评定学生平时成绩的主要依据的因素中,多数因素很难区分出较严格的数值界限,而且有一定的相关性和很大的“模糊性”。对这些具有“模糊性”的因素进行综合评定,并以此来确定学生平时成绩是很困难的。采用模糊综合评判法来考核学生的平时成绩,在促进学生学习积极性方面,效果是明显的,同时也使考核的成绩更加合理、公正。 三、模糊数学综合评判法 所谓评判,就是按给定的条件对事物的优劣、好坏进行评比、判别;综合的意思就是指评判条件包含多个因素或多个指标。因此,综合评判就是要对受多个因素影响的事物作出全面评价。综合评判的方法有许多种,常用的有两种: (一)评总分法。即根据评判对象列出评价项目,对每个项目定出评价的等级,并用分数表示,以决定方案的优劣。 (二)加权评分法。这种方法主要考虑诸因素(或诸指标)在评价中所处的地位或所起的作用不尽相同,因此不能一律平等地对待诸因素(或诸指标)。于是,就引进了权重的概念,它体现了诸因素(或诸指标)在评价中的不同地位或不同作

基于模糊层次分析法的环境综合评价

大庆石油学院学报第32卷第2期2008年4月JOURNAL OF DAQING PET ROLEU M INS TIT UT E V o l.32No.2A pr.2008 基于模糊层次分析法的环境综合评价 王 怡1,2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.西南财经大学工商管理学院,四川成都 610074) 摘 要:分析环境综合评价的影响因素,建立环境综合评价指标体系,包括社会生活系统、环境经济系统、环境资源 系统、环境技术系统和环境管理系统.运用模糊层次分析方法对我国2006年的环境状况进行综合评价.该方法同普通 层次分析法的区别在于判断矩阵的模糊性,能够简化人们判断目标相对重要性的复杂程度,借助模糊判断矩阵实现由定 性向定量的转换,评价结果可信度较高. 关 键 词:模糊层次分析法;环境综合评价;影响因素;指标体系 中图分类号:X508 文献标识码:A 文章编号:10001891(2008)02010003 0 引言 环境评价是对环境系统状况的价值的评定、判断和提出对策[1].通过环境评价可以掌握环境规制手段对社会经济的影响,利用评价结果的反馈,不断调整规制措施,促进区域经济、社会、资源与环境的协调发展.在环境评价中,层次分析法是运用较多的评价方法.如金菊良[2]将基于加速遗传算法的层次分析法应用在水环境系统工程中,用以实行快速自适应全局优化搜索;胡秀芳、钱鹏[3]采用模糊数学中的多层次综合评价方法对环境质量进行评价,建立了切实可行的综合评价数学模型;邓燕雯[4]探讨了环境价值的集中评价方法,包括收益资本化法、边际机会成本法、总经济价值评估法等.在实际的环境评价中,由环境问题导致的经济效果定量分析比较容易,而社会效果通常采用定性分析.对于那些局部的、间接的和相对的指标,难以用综合的定量指标分析.运用层次分析法处理不肯定、不明确、带有模糊性的评价指标时,往往发生环境评价结果与环境的实际状况不一致的现象.笔者在建立环境综合评价指标体系的基础上,采用模糊判断矩阵评价环境指标,利用层次分析法[5]确定上层指标的综合判断权值,并确保该权值的一致性,得到环境评价的综合发展指数值. 1 评价指标体系 1.1 影响因素 环境 社会和经济系统是一个复合系统,具有系统性和动态性的特点.因此,构建的环境综合评价指标体系是一个包含多因素、全方位的评价指标体系框架.社会生活系统、环境经济系统、环境资源系统、环境技术系统及环境管理系统等因素对环境综合评价的效果产生直接的影响[3].社会生活系统主要考察城市居民的生活质量及环境因素对生活质量的影响;环境经济系统反映在一定的环境规制政策下,用于环境保护的投入和环保产业的发展水平;环境资源系统是构建综合评价指标体系的重要组成部分,环境质量的提高不仅有赖于废弃排放的减低,还要充分利用排放和废弃来创造经济效益,实现经济和生态效益的双赢;技术对环境保护具有推动作用,通过对环境科技成果转化和应用,能够有效地促进 三废 的达标排放和总量控制,加快环保产业的发展,提高地区的竞争力;环境管理系统是环境综合评价重中之重,反映了环境规制的效率,包括环境政策本身的效率及环境规制带来的社会效率.这些影响因素之间相互关联、相互作用,具有较强的耦合性. 收稿日期:20070917;审稿人:肖艳玲;编辑:王文礼 作者简介:王 怡(1975-),女,博士生,主要从事产业经济、规制方面的研究.

模糊综合评价模型

(一)问题重述 连锁店选址: 今有8个候选作为连锁店选址,其因素集由表一决定,各隶属度由表二给出。请给出排序。表一

表二模糊综合评价矩阵 此题是一个连锁店选址问题,根据表一里给的那些因素集给它选择一个比较合适的开店地址。我们可以把题目分成三个小题: 第一,求出三级指标供水、供电、供气等对二级指标的三供、废物处理等的影响程度。 第二,求出二级指标对一级指标的影响程度。 第三,求出一级指标对连锁店选址的影响程度,然后根据算出的影响程度对选址做出合适的选择。 (二)问题分析 此题比较特殊,这个连锁店选址已经通过因素集表一和隶属度

表二给了我们做题的方法。就是通过两个表数据用模糊综合评价法去做题;在这里我们是用的模糊评价法里的算子),(⊕?M 和excel 软件进行数据的处理和求解。 模糊评价法的几种算子: ),(.1∨∧M {}n k r a r a b jk j m j jk j m j k ,,2,1,),min(max )(11 ==∧∨=≤≤= ),(.2∨?M {}n k r a r a b jk j m j jk j m j k ,,2,1,max )(11 =?=?∨=≤≤= ),(.3⊕∧M n k r a b m j jk j k ,,2,1,),min(,1min 1 =??? ???=∑= ),(.4⊕?M n k r a b m j jk j k ,,2,1,,1min 1 =??? ????=∑= 以及这几种算子的优缺点: 由表知道算子),(⊕?M 的体现权数作用明显、综合程度强、利用数据信息充分,而且是加权平均型;计算比较容易又作用比较好,故这里我们使用的是算子),(⊕?M 。

模糊综合评价方法案例

模糊综合评价方法在物流中心选址的应用 物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点,其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值,克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。在物流系统中,物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题,非常重要。 基于物流中心位置的重要作用,目前已建立了一系列选址模型与算法。这些模型与算法相当复杂。其主要困难在于: (1)即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量; (2)约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。 模糊综合评判方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。它是一种定性与定量相结合的方法,有良好的理论基础。特别是多层次模糊综合评判方法,其通过研究各因素之间的关系,可以得到合理的物流中心位置。 1、模型 (1)单级评判模型 ①将因素集U 按属性的类型划分为k 个子集,或者说影响U 的k 个指标,记为 且应满足: 1 ,k i i j i U U U U ===?U I ② 权重A 的确定方法很多,在实际运用中常用的方法有:层次分析法、Delphi 法、专家调查法、加权平均法。 ③ 通过专家打分或实测数据,对数据进行适当的处理,求得归一化指标关于等级的隶属度,从而得到单因素评判矩阵。 ④ 单级综合评判B A R =o . (2)多层次综合评判模型 一般来说,在考虑的因素较多时会带来两个问题:一方面,权重分配很难确定;另一方面,即使确定了权重分配,由于要满足归一性,每一因素分得的权重必然很小。无论采用哪种算子,经过模糊运算后都会“淹没”许多信息,有时甚至得不出任何结果。所以,需采用分层的办法来解决问题。 2、应用 运用现代物流学原理,在物流规划过程中,物流中心选址要考虑许多因素。根据因素特点划分层次模块,各因素又可由下一级因素构成,因素集分为三级,三级模糊评判的数学模型见下表: 物流中心选址的三级模型

预测模型可靠性的模糊数学评价方法

收稿日期:2003-11-10 作者简介:许康(1969-),男(汉族),江苏宜兴人,讲师,博士研究生,从事油气储运与热能工程方面的教学与科研工作。 文章编号:1000-5870(2004)04-0102-03 预测模型可靠性的模糊数学评价方法 许 康,张劲军,陈 俊,李鸿英 (石油大学石油天然气工程学院,北京102249) 摘要:预测模型的可靠程度是通过预测结果中分布规律的可信度体现出来的。针对常见的预测模型可靠性评价中存在的问题,将预测模型预测结果的可信概率定义为预测模型的可靠度,提出了一种评价预测模型的新方法。在新方法中,运用模糊数学理论对预测结果的可信程度进行了评价,建立了预测结果可信度与预测结果相对误差绝对值之间的隶属函数关系,并将模糊数学与可靠性理论相结合,给出了求解预测模型可靠度的计算公式。以含蜡原油粘温关系模型为例,对新方法的评价过程进行了验证。结果表明,对同一种油样采用不同的隶属函数,或对不同油样采用同一个隶属函数,所得预测模型的可靠度均不相同,这说明该方法具有通用性。关键词:含蜡原油;粘温关系;预测模型;可靠度;评价方法;模糊数学;隶属函数中图分类号:O 159 文献标识码:A A new assessment method for reliability of prediction model with fuzzy mathematics XU Kang,ZHANG Jin -jun,CH EN Jun,LI Hong -ying (College of Petr oleum Engineer ing in the University of Petroleum ,China,Beij ing 102249,China) Abstract :T he distribution of the authentic forecast results can embo dy the fiduciar y level o f the prediction model.T he probability o f the authentic for ecast results obtained by t he prediction model w as defined as the fiduciary lev el o f prediction model.A new method for assessment of t he fiduciary level of prediction model was proposed.In or der to assess the fiduciary lev el of the for ecast results,a membership function for describing the relationship betw een the fiduciary lev el and absolute value of relative err or of fo recast results was established on the theory of fuzzy mathematics.By using the fuzzy mat hemat ics and reliabilit y theory ,the formula to calculate the fiduciary level of the pr edict ion model w as provided.A prediction model for waxy o il viscosity was taken as an ex ample to prove the applicability of the assessment method.T he r esults show that the fiduciary levels of prediction model are different fo r the same o il sample with the different membership function or for the different oil sample with the same membership function. Key w ords :w ax y oil;viscosity -temperature r elationship;prediction model;reliabilit y;assessment method;fuzzy mathe -matics;membership function 我国生产的原油80%以上属于含蜡原油,其组成复杂,粘度及粘温关系的变化规律往往不能用纯液体的粘度模型进行描述。原油粘度及粘温关系 直接影响其管道输送的摩阻,是管输工艺设计及运行管理所需的重要基础数据。国内外研究者提出了若干含蜡油粘度模型,这些模型都是基于实验数据统计分析得出的经验模型,对于预测模型预测结果的可靠程度,常见的方法是用大量的预测结果与实测值之间的(绝对或相对)误差的平均值和其中最大 值来说明。但是预测结果是否 准确可信 是一个很模糊的概念,预测结果的 准确可信 与 不可信 之间没有一个明显的界限,对预测结果可信程度的评 价用常规的数学方法不能解决,需要引入模糊数学的理论。对于使用预测模型进行预测时获得可信的预测结果的概率(可靠度),用常用的预测模型的评价方法是无法得出的。因此,笔者根据模糊数学和可靠性理论提出一种评价预测模型可靠性的新方法,介绍新方法的评价过程。 2004年 第28卷 石油大学学报(自然科学版) Vol.28 No.4 第4期 Journal of the U niversity of Petroleum,China Aug.2004

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