数学建模综合评价模型

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数学建模评价模型方法

数学建模评价模型方法
• 对于不同的指标可以取相同的权函数, 也可以取不同的权函数。
四、数据建模的动态加权方法
2. 动态加权函数的设定
四、数据建模的动态加权方法
2. 动态加权函数的设定
四、数据建模的动态加权方法
2. 动态加权函数的设定
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四、数据建模的动态加权方法
3. 动态加权的综合评价模型
五、数据建模的综合排序方法
定的区间内为最好。
什么是一 致化处理? 为什么要
一致化?
二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
二、数据处理的一般方法
2. 数据指标的无量纲化处理方法
常用方法: 标准差法、极值差法和功效系数法等 。
二、数据处理的一般方法
2. 数据指标的无量纲化处理方法 (1) 标准差方法
数据处理与数据建模方法
1. 一般数据建模问题的提出 2. 数据处理的一般方法 3. 数据建模的综合评价方法 4. 数据建模的动态加权方法 5. 数据建模的综合排序方法 6. 数据建模的预测方法
一、一般数据建模问题的提出 一般问题:
•实际对象都客观存在一些相关的数据信息;
•如何综合利用这些相关信息给出综合评价结果 、制定决策方案,或预测未来?
4. 其他综合评价法
因子分析 聚类分析 模糊评价 层次分析法等
四、数据建模的动态加权方法
1. 动态加权问题的一般提法
问题:如何对n个系统做出综合评价呢?
四、数据建模的动态加权方法
2005年中国大学生数学建模竞赛的A题:“长江水质的 评价和预测”问题的第一部份给出了17个观测站(城市)的 最近28个月的实际检测指标数据,包括反映水质污染程度的 最主要的四项指标:溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn) 、氨氮(NH3-N) 和PH值,要求综合这四种污染指标的28个月 的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。

数学建模之综合评价问题

数学建模之综合评价问题

数学建模之综合评价问题综合评价是数学建模中的一类常见的问题,在国赛和美赛中都经常出现,例如国赛05年长江水质的综合评价、2010年上海世博会影响力的定量评估问题、2014年美赛“最好大学教练“问题、2015年的“互联网+”时代的出租车资源配等,这些都属于综合评价类问题。

综合评价问题是数学建模问题中思路相对清晰的一类题目,从每学期的综合测评、旅游景点的选择到挑选手机,评价类问题在生活中也是处处存在。

今天小编和大家一起梳理一下综合评价类问题的一般思路。

首先,综合评价模型一般步骤为:1. 明确评价目的;2. 确定被评价对象;3. 建立评价指标体系(包括评价指标的原始值、评价指标的若干预处理等);4. 确定与各项评价指标相对应的权重系数;5. 选择或构造综合评价模型;6. 计算各系统的综合评价值,并给出综合评价结果。

1. 选择恰当的评价指标选取合理的评价指标是综合评价问题的第一步,要考虑四个准则——代表性、确定性、独立性、区别能力。

•代表性:各层次指标能最好地表达所代表的层次;•确定性:指标值要确定、可量化,高低在评价中有确切的含义;•独立性:选定的指标要互相独立,不能相互替代;•区别能力/灵敏性:指标有一定的波动范围。

当建模过程中需要确定评价指标时,我们首先要将赛题中给出的指标考虑进来,然后再从不同维度确定评价指标,这个时候我们应该大量查阅相关文献,看看类似问题前人都选取了哪些指标,在全面考虑问题的基础上,尽可能选择被广泛利用的指标。

例如在05年国赛题目《长江水质的综合评价》中,题目中给出了评价水环境的指标:溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、PH值四项指标;例如当我们选择一个旅游景点时,可能选取的指标有景色、费用、居住环境、饮食、旅途等指标。

2. 评价指标的规范化处理在我们选取的众多评价指标中,有些指标数值越大越好(“极大型”指标),有些指标越小越好(“极小型”指标),有些指标是在一定范围内(“区间型”指标)。

数学建模模糊综合评价法

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。

综合评价决策模型方法_数学建模

综合评价决策模型方法_数学建模

综合评价决策模型方法_数学建模决策模型方法是一个重要的工具,用于解决复杂的决策问题。

综合评价决策模型方法是一个基于多个指标或因素对决策方案进行评价的方法。

该方法在数学建模中常用于分析多个决策方案的优劣,帮助决策者做出最优决策。

首先,层次分析法是一种定性与定量相结合的分析方法,用来解决多个指标之间的相对重要性问题。

它通过建立层次结构,将问题分解为若干个层次,并对各层次进行权值的确定,从而得到最终的评价结果。

层次分析法主要包括建立层次结构模型、构造判断矩阵、计算权重和一致性检验等步骤。

其优点是结构明确、能够定量地评价各指标之间的重要性,但也存在权重确定的主观性较强的问题。

其次,灰色关联度法是一种基于灰色理论的模型,用于评价多个指标之间的关联程度。

它通过建立灰色关联度模型,将多个指标的值转化为灰色数列,进行关联度计算,从而得到各指标的权重。

灰色关联度法主要包括灰色关联度计算和权重确定两个步骤。

其优点是能够考虑指标之间的关联关系,但也存在对指标值的灵敏度较高的问题。

再次,熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法,用于评价多个指标的重要性。

它通过计算各指标的熵值和权重,得到最终的评价结果。

熵权法主要包括计算指标熵值、计算指标熵权和综合计算这三个步骤。

其优点是能够客观地确定指标的权重,但也存在对指标值范围要求较高的问题。

最后,矩阵法是一种定量化的综合评价方法,用于评价多个决策方案的优劣。

它通过构造评价指标矩阵,对各决策方案的各指标进行评分,并计算出加权总分,从而对决策方案进行排序。

矩阵法主要包括构造评价指标矩阵、对矩阵进行归一化和计算加权总分这三个步骤。

其优点是方法简单、易于理解和使用,但也存在在权重确定上存在一定主观性的问题。

总的来说,综合评价决策模型方法在数学建模中起着重要的作用。

不同的方法有不同的优缺点,适用于不同的决策问题。

决策者在选择合适的方法时,需要根据实际情况和需求综合考虑。

综合评价决策模型方法数学建模

综合评价决策模型方法数学建模
综合评价决策模型方法
综合评价决策模型 建模的两个主要方法:
1. 模糊综合评价方法 2.层次分析法
一、模糊综合评价模型

对方案、人才、成果的评价,人们的考虑的因素 很多,而且有些描述很难给出确切的表达,这时 可采用模糊评价方法。它可对人、事、物进行比 较全面而又定量化的评价,是提高领导决策能力 和管理水平的一种有效方法。
所以在北部湾(广西)经济区的产业建设上首先就重点 投资重化工业的建设,第二要大力发展旅游业,第三要 逐渐将海洋渔业、海产品加工形成规模;最后再对南海 的石油、天然气进行开采,为经济区的建设提供能源保 障。
5. 一致性检验与模型验证
5. 一致性检验与模型验证
5.1 一致性检验 属性层次模型(AHM)是球赛模型,而层次分析法 模型(AHP)是重量模型,在AHP中若有A≥B,B ≥C,则必要求A ≥C。所以必须对模型进行一致性检 验。 在球赛模型AHM中,甲队胜乙队,乙队胜丙队, 并不要求甲队一定要胜过丙队。所以,在AHM方法 中,可不做一致性检验 。
3.广西沿海产业决策属性层次结构
层次结构模型图:
产业决策选择G
区位条件C1
产业结构C2
区域互补C3
产业基础C4
资金需求C5
环境因素C6
地 理 位 置
自 然 资 源
区 位 政 策
经 济 腹 地
高 端 产 业
低 端 产 业
产 品 互 补
劳 力 互 补
产 业 转 移
经 济 辐 射
交 通 条 件
现 有 基 础
2.属性层次模型方法
所以uij满足:
uij u ji 1 (i j ) u 0 ( i j ) i j
(1)

数学建模优秀论文基于层次分析法的模糊综合评价模型

数学建模优秀论文基于层次分析法的模糊综合评价模型

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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(包括指导教师)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/D中选择一项填写):我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):广东金融学院参赛队员(打印并签名) :1. 曾彬2. 曾庆达3. 陈佳玲指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2013 年8 月 22日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):高校学生评教系统改进的研究摘要本文是研究关于高等学校学生评价教师的评价系统问题,用层次分析法确定了十项指标的权值,并给出了一个新的评教分数的计分模型-模糊综合评价模型。

本文亮点在于采用基于层次分析法的模糊数学模型。

首先,建立层次分析模型,充分考虑每个指标对综合评价的贡献,并把贡献按权值进行分配;通过层次分析法中的归一化处理,得到两两指标间的相对重要性的定量描述,从而解决不同指标间的差异。

其次建立模糊综合评教模型,输入一组专家(同学)的模糊评价,通过最大隶属度原则把模糊评价输出为综合评价。

最后本文在难易程度不同的课程下(在专业必修课,专业选修课,公共选修课下进行评价),得出同一教师的综合评价,发现其在不同课程下的综合评价均相同。

于是得出结论,该模型的确能解决不同课程难易程度带来的对总体评教的影响。

因为一个教师的综合教学质量并不应该在不同的课程下得到变化较大的评教。

数学建模中的常见模型

数学建模中的常见模型

数学建模中的常见模型数学建模综合评价模型是一种通过对各个评价指标进行量化,并将它们按照权重进行加权,最终得到一个综合评价值的方法。

这个模型可以应用于多指标决策问题,用于对被评价对象进行排名或分类。

常见的数学建模综合评价模型包括模糊综合评价模型、灰色关联分析模型、Topsis(理想解法)、线性加权综合评价模型、熵值法和秩和比法等。

模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的方法,它将评价指标的模糊程度考虑在内,得到一个模糊评价结果。

该模型的步骤包括确定评价指标及其权重、构建模糊评价矩阵、进行模糊运算、得到模糊评价结果。

灰色关联分析模型是一种用于分析指标间关联性的方法,它可以帮助我们确定各个指标对被评价对象的影响程度。

该模型的步骤包括确定关联度计算方法、计算各个指标的关联度、得到综合关联度。

Topsis(理想解法)是一种基于距离的方法,它通过计算每个评价对象与理想解的距离,得到一个综合评价值。

该模型的步骤包括确定正负理想解、计算距离、得到综合评价值。

线性加权综合评价模型是一种常用的多指标决策方法,它将各个评价指标的权重与指标值线性组合起来,得到一个综合评价值。

该模型的优点是简单易操作,计算方便,可以对各个指标的重要性进行量化,并将其考虑在评价中。

但是,该模型的权重确定较为主观,且假设指标之间相互独立,不考虑相关性。

熵值法是一种基于信息熵理论的方法,它通过计算每个指标的熵值,得到一个综合评价值。

该模型的步骤包括计算指标的熵值、计算权重、得到综合评价值。

秩和比法是一种用于处理多指标决策问题的方法,它通过计算指标的秩和比,得到一个综合评价值。

该模型的步骤包括编秩、计算秩和比、得到综合评价值。

根据具体的评价需求和问题特点,我们可以选择合适的数学建模综合评价模型来进行评价。

每个模型都有其优点和缺点,需要根据具体情况进行选择和应用。

<span class="em">1</span><spanclass="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模——评价模型]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_sourc e":"vip_chatgpt_mon_search_pc_result","utm_medium":"di stribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_itemstyle="max-width: 100%"] [ .reference_list ]。

综合评价模型

综合评价模型

综合评价模型综合评价模块在数学建模⽐赛和数据分析中,综合评价模型的出场率还是⽐较⾼的,实际应⽤也确实⽐较⼴泛。

下⾯是我在学习过程中对综合评价模型的总结。

1 综合评价的⽬的综合评价⽆外乎两种:对多个系统进⾏评价和对⼀个系统进⾏评价。

对多个系统进⾏评价的⽬的基本上有两种:这东西是谁的——分类;哪个好哪个差——⽐较、排序。

对⼀个系统进⾏评价的⽬的基本上就是看它达没达标、及不及格——实现程度。

对⼀个系统的精确评价往往对它进⾏进⼀步的预测起着决定性的参考作⽤。

因为如果我们需要对某⼀系统进⾏预测的话⼀个良好的评价系统也⾮常关键。

2 综合评价的基本要素综合评价模型中的五个基本要素:被评价对象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。

2.1被评价对象被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象。

这⾥将被评价对象记为2.2评价指标评价指标的选取对系统的综合评价起着⾄关重要的作⽤。

可以说根据不同的评价指标评价出来的结论之间可能⼤相径庭。

评价指标的选取应该主要以下⼏个原则:1. 独⽴性。

尽量减少每⼀个评价指标之间的耦合关系,即每个评价指标中包含的绝⼤部分信息在其他评价指标中应该不存在。

⽐如评价两地之间的交通状况,如果选择了汽车的平均⾏驶速度和公路距离为评价指标后,就不要在选取汽车平均使⽤时间作为评价指标了。

因为它包含的信息在其他的评价指标中能反映出来。

2. 全⾯性。

所有评价指标包含的信息总和应该等于被评价模型的所有信息。

独⽴性和全⾯性可以类⽐古典概型中样本点和样本空间的概念。

3. 量⼦性。

如果⼀个评价指标可以使⽤两个或者多个评价指标表⽰,那么将评价指标的进⼀步细化有助于我们实现指标之间的解耦和对问题的分析。

再分析清楚问题之后,在构建评价模型的时候我们可以通过合适的算法将相关的评价指标进⾏聚合。

4. 可测性。

保证选择的评价指标能直接或者间接的测量也⾮常重要。

评价指标我们⽤.表⽰。

2.3权重系数不同的评价指标的不同重要程度我们可以使⽤权重系数进⾏表⽰。

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2、 构成综合评价问题的五个要素
(5)评价者 评价者是直接参与评价的人,可以是某一个人,
也可以是一个团体。对于评价目的选择、评价指标体 系确定、评价模型的建立和权重系数的确定都与评价 者有关。
3、综合评价的一般步骤
1.确定综合评价的目的 (分类?排序?实现程 度?)
2.建立评价指标体系 3. 对指标数据做预处理
2、 构成综合评价问题的五个要素
构成综合评价问题的五个要素分别为:被评价对 象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
(1)被评价对象 被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象,或称为 系统。通常情况下,在一个问题中被评价对象是属于同一类
的,且个数要大于 1,不妨假设一个综合评价问题n中有 个 被评价对象(或系统),分别记为S1, S2, , Sn(n 1) 。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(2)评价指标
评价指标是反映被评价对象(或系统)的运行(或发展)状况的 基本要素。通常的问题都是有多项指标构成,每一项指标都是从 不同的侧面刻画系统所具有某种特征大小的一个度量。
一个综合评价问题的评价指标一般可用一个向量表示,其中 每一个分量就是从一个侧面反映系统的状态,即称为综合评价的 指标体系。
1、综合评价的目的
综合评价一般表现为以下几类问题:
a 分类——对所研究对象的全部个体进行分类, 但不同于复合分组(重叠分组);
b 比较、排序(直接对全部评价单位排序,或 在分类基础上对各小类按优劣排序);
c 考察某一综合目标的整体实现程度(对某一 事物作出整体评价)。如小康目标的实现程度、 现代化的实现程度。当然必须有参考系。
(4)综合评价模型
对于多指标(或多因素)的综合评价问题,就是要 通过建立合适的综合评价数学模型将多个评价指标综合 成为一个整体的综合评价指标,作为综合评价的依据, 从而得到相应的评价结果。
不 妨 假 设n 个 被 评 价 对 象 的m 个 评 价 指 标 向 量 为
x (x1, x2 , , xm )T ,指标权重向量为w (w1, w2 , , wm )T , 由此构造综合评价函数为y f (w, x) 。
(1)使所有的指标都从同一角度说明总体,这就提 出了如何使指标一致化的问题;
(2)所有的指标可以相加,这就提出了如何消除指 标之间不同计量单位(不同度量)对指标数值大小 的影响和不能加总(综合)的问题,即对指标进行 无量纲化处理——计算单项评价值。
4.确定各个评价指标的权重 5.求综合评价值——将单项评价值综合而成。
- 定性指标
1、评价指标类型的一致化
1.1 将极小型化为极大型
倒数法:
xj'
1 xj
平移变换法 x j' M j x j
其中
M j
max 1in
xij
1.2 将居中型化为极大型
对于居中型指标 x j
x
取中间值
j
MjBiblioteka 2mj为最好,要将其化为极大型指标,令
x
' j
2(x j m j )
综合评价方法及其应用
一、什么是综合评价问题
历年竞赛题
(1)CUMCM1993-B:足球队排名问题; (2)CUMCM2001-B:公交车调度问题; (3)CUMCM2002-B:彩票中的数学问题; (4)CUMCM2004-D:公务员招聘问题; (5)CUMCM2005-A:长江水质的评价和预测问题; (6)CUMCM2005-C:雨量预报方法评价问题; (7)CUMCM2006-B:艾滋病疗法评价与预测问题; (8)CUMCM2007-C:手机“套餐”优惠几何问题; (9)CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题; (10)CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题; (11)CUMCM2009-D:会议筹备问题。
二、评价指标的规范化处理
1. 评价指标类型的一致化
一般说来,在评价指标x1, x2, , xm (m 1) 中可能包
含有“极大型”指标、“极小型”指标、“中间型”指标和 “区间型”指标。
极大型指标:总是期望指标的取值越大越好; 极小型指标:总是期望指标的取值越小越好; 中间型指标:总是期望指标的取值既不要太大,也不要 太小为好,即取适当的中间值为最好; 区间型指标:总是期望指标的取值最好是落在某一个确 定的区间内为最好。
Mj 2(M
j
m x
j j
)
M j m j
,mj xj M j
, M j mj 2
xj
mj 2
Mj
其中M j=max( xij ), m j min( xij )
•1.3 将区间型化为极大型
对某个区间型数据指标 x ,则
x
11,
a
c
x
,
xa a xb
1
x
c
b
,
xb
评价指标体系应遵守的原则:系统性、科学性、可比性、
可测性(即可观测性)和独立性。这里不妨设系统m有 个评
价指标(或属性),分别记为 x1, x2 , , xm (m 1) ,即评价指 标向量为 x ( x1, x2 , , xm )T 。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(3)权重系数 每一综合评价的问题都有相应的评价目的,针对某 种评价目的,各评价指标之间的相对重要性是不同的, 评价指标之间的这种相对重要性的大小可以用权重系数
m
wj 0( j 1, 2, , m) wj 1
如 果 已 知 各 评 价 指 标j的n1 个 观 测 值 为{xij}(i 1, 2, , n;
j 1, 2, , m) ,则可以计算出各系统的综合评价值yi f (w, x(i) ) ,
x(i) (xi1, xi2, , xim)T (i 1, 2, , n) 。根据yi (i 1, 2, , n) 值的大小 将这n 个系统进行排序或分类,即得到综合评价结果。
来刻画。如果用wj 来表示评价指标xj ( j 1, 2, , m) 的
m
权重系数,则应有wj 0( j 1, 2, , m) ,且 wj 1 。 j 1
注意到:当各被评价对象和评价指标值都确定以后, 问题的综合评价结果就完全依赖于权重系数的取值了, 即权重系数确定的合理与否,直接关系到综合评价结果 的可信度,甚至影响到最后决策的正确性。
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