基于某层次分析报告法的模糊综合评价模型

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层次分析法及模糊综合评价建模方法

层次分析法及模糊综合评价建模方法

否则,k:=k+1, 转2
5) 计算 max
1 n
n i 1
w(k 1) i w(k ) i
关于如何确定成对比较矩阵 A (aij )nn 中元素 aij 的值,
Saaty等建议试用1~9尺度,即 aij 的取值范围是1,2,…,9 以及倒数是1,1\2,…,1\9, 判断矩阵的元素一般采用1~9及 其倒数的标度方法。
科研C2
w1(3)=(w11(3),w12(3),w13(3),0)T P1
P2
P3
P4
w2(3)=(0,0,w23(3),w24(3)T已得 讨论由w(2),W(3)=(w1(3), w2(3)) 计算第3层对第1层权向量
P1,P2只作教学, P4只作科研, P3兼作教学、科研。
w(3)的方法
C1,C2支配元素的数目不等

业 业 业 靠 通 C8
C1
C3 C4 C5 C6 C7
舒进 美
适出 化
C9
方 便
C11
C1
0
桥梁 D1
隧道 D2
渡船 D3
(1)过河效益层次结构
例3 横渡 江河、海峡 方案的抉择
经济代价 B1
过河的代价 A
社会代价 B2
环境代价 B3
投 操 冲冲 交 居 汽 对 对
入 作 击击 通 民 车 水 生
一致性指标
CI max n
n 1
随机一致性指标
判断 矩阵 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 阶数n
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
一致性比率
CR
CI RI

基于层次分析法的企业会计诚信模糊综合评价

基于层次分析法的企业会计诚信模糊综合评价

基于层次分析法的企业会计诚信模糊综合评价作者:郑晓容来源:《财会通讯》2007年第06期会计诚信是会计与生俱来的品质, 它表达了会计对社会的一种基本承诺, 即客观公正、不偏不倚地把现实经济活动反映出来,并忠实地为会计信息使用者服务。

市场经济是一种契约经济, 会计是维系市场经济中委托方和受托方之间契约关系的基础, 因此, 会计诚信成了市场经济之必需。

但在不完全发达的市场经济条件下, 会计诚信会受到各种因素的干扰, 而会计至今恰恰又尚未具备真正完全抗御各种干扰的能力, 因此, 会计诚信的缺失成了当前市场经济的必然。

相对市场经济发达的国家, 我国尚未建立起适应市场经济发展的会计诚信体系, 会计诚信缺失在我国目前经济生活中比较突出, 已经危及企业乃至整个社会的可持续发展能力。

因此, 加快建设会计诚信治理体系已成为亟待解决的问题, 而会计诚信治理体系首先必须建立科学的评价体系。

当前的会计诚信评价是采用百分制的方法, 由评估小组给会计诚信每个指标逐项打分, 并据此评估信用等级。

但由于影响企业会计诚信的某些因素是模糊的, 因此对企业会计诚信的评价也具有模糊性, 而且由于主观原因, 人们对某些影响因素的褒贬程度不尽相同, 很难直接用统计学的方法得出精确的等级或数字。

因此,如何对模糊影响因素进行量化处理和综合评价就显得尤为重要。

本文利用模糊数学的方法对影响企业会计诚信的定性指标评价问题建立多层次模糊综合评价模型, 并将定性指标定量化, 进而利用层次分析法将反映内部控制的各个单一因素评价纳入一个统一的数学模式体系中, 确定评价指标的权重, 并利用多层次模糊评价模型求出综合评价结果的代数值, 从而为会计诚信评价量化提供一种可行、科学的方法。

一、企业会计诚信评价指标体系的设计企业会计诚信评价指标体系设计应遵循如下原则:(1) 与时俱进原则, 即随着社会信用监管体系的完善, 应不断丰富、充实评价指标体系;(2) 科学性原则, 即指标体系应围绕评价目标, 科学反映企业的会计诚信水平;(3) 整体性原则, 系统内的各项指标都能够忠实于评价目标, 保持与评价目标的一致, 又要求系统内的各项指标可以相互配合, 通过它们的总和来实现评价目标;(4) 定量和定性相结合的原则, 即在评价中能够量化的指标尽量用数量来表示, 定性指标应该按照模糊评价方法进行量化处理。

基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用

基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用
U l l UI 2
生评价相结合 的办法进行. 这种评价方式一方面 由于
评 价 中所 涉及 的内ห้องสมุดไป่ตู้定 性 的多 、 定量 的少 , 只能 给 出定 性 的标准 并且 标 准 弹性 较 大 , 之 评 价 者 对 标 准 把 握 加
上存在的偏差及主观原 因, 降低 了评价结果 的准确度 和真 实性 . 一方 面 , 另 教学 质量 评 价指标 的 权重 往往 是 由少数专家根据经验直接拟定的 , 缺少数量分析作 为 依据 , 与实 际 情况 可能 会有 较 大偏 差 , 接影 响评 判 结 直 果. 因此探索对教学质量评价分析 , 采用定性与定量相 结合的方法 , 即在专业知识和主观经验的基础上 , 利用 具 有严 密 逻辑 性 的数学 方 法 , 可 能地剔 除 主观 成分 , 尽
合 理 确定 评价 指标 权 重 , 用 科 学 的定 量 手 段 刻 画 教 利
U 2 1
U2 2
A =
学质量评价中的定性 问题 , 使定性分析与定量分析得 到 较好 的融合 , 在一 定 程 度 上 可 以克 服 只 有 定性 的教
学 质量 评价 工 作 中 的主 观 随 意性 , 而 提 高 教学 质 量 从 评 价 的可靠 性 、 确性 和客 观公 正性 . 准
1 基 于层 次 分析 法 的模糊 综 合 评判 模 型
层 次分 析法 是 由美 国运筹 学家 T ・ ・ at 出 L Say提 的一种 数学 方法 , 种 方 法 的优 点 是 定 性 与定 量 相结 这 合, 具有 高度 的逻辑性 、 系统性 、 洁性 和实用 性 , 简 是针
此, 对教师课堂教学质量评价作为保证与提高高等学 校 教 学质 量 的主要 手段 , 已被广 泛 接受 和应 用 . 高 等 对

(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型

(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:20160182016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 WO 5544332211,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式RI CICR =检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,Tn W W W W =。

基于层次分析法的本科生毕业论文质量模糊综合评价——以嘉兴学院会计学专业为例

基于层次分析法的本科生毕业论文质量模糊综合评价——以嘉兴学院会计学专业为例

f u z z y c o mp r e h e n s i v e e v a l u a t i o n mo d e l t O e v a l u a t e a d i s s e r t a t i o n o f a s t u d e n t wh o ma j o r s i n a c c o u n t i n g o f J i a x i n g
第2 5卷 第 4期 2 0 1 3年 7月
Vo 1 . 2 5 No . 4 2 0 1 3 . 7
嘉 兴 学 院 学 报
J o u r n a l o f J i a xi n g Un i v e r s i t y
基 于 层 次 分 析 法 的 本 科 生 毕 业 论 文 质 量 模 糊 综 合 评 价
v a l u a t i on;a na l yt i c hi e r ar c hy pr oc e s s
《 中华 人 民共和 国学 位条 例 》规定 :高 等学 校本 科毕 业 生成 绩 优 良 ,能 够较 好 地掌 握 本 门学 科 的 基 础理 论 、专 门知识 和基 本技 能 ,具有 从事 科 学研究 工作 或担 负专 门技术 工作 的初 步能力 ,可授予 学 士学位 。本科生 毕业 论文 教 学环 节 ,是 考察 毕业 生是 否具 备本 专业 的基 础理论 知识 ,是 否具 备综合 应 用 知识 的能力 ,以及是 否能 够从 事初 步研究 工作 的关 键环 节 ,本科 生毕业 论 文 的质 量是 决定 是否授 予 本 科生 学 士学位 的重要依 据 。 同时 ,本科生 毕业 论 文教学 环节 ,也 是引 导毕业 生从 理论 到实践 的过 度 环节 ,其 有助 于培 养毕 业生 综合 运用 理论 知识 解决 实际 问题 的能力 ,对 于提 高人 才培养 质量 有着重 要 意义 ,因此 ,应 当受到论 文 指导 教师 以及 教学 管理 部 门的高度 重视 。 提 高本 科 生毕业 论 文质 量 的机制 是多 方面 的 ,其 中最重要 的一 个方 面是 确定科 学 、有效 的本科 生

基于层次分析法的模糊综合评价大庆地区的秸秆利用

基于层次分析法的模糊综合评价大庆地区的秸秆利用

基于层次分析法的模糊综合评价大庆地区的秸秆利用随着经济的快速发展和人们生活水平的提高,大量的秸秆资源在农村地区得到了无序的利用或者直接丢弃,导致了环境污染和资源浪费。

因此,对于秸秆的合理利用具有重要的意义。

本文基于层次分析法,对大庆地区的秸秆利用进行模糊综合评价。

首先,建立评价指标体系。

本文选取了环境、经济、社会三个方面共9个指标:环境包括污染控制能力、资源利用效益、废弃物处理能力;经济包括综合利用效益、经济效益、社会效益;社会包括政策支持、社会效益、就业创新。

下面给出各指标之间的关系。

接下来,构建判断矩阵。

判断矩阵是评价指标的重要工具之一,它能够对每个指标之间的权重进行排序。

采用专家问卷调查的方式,我们选择了10名有关专家,根据其给出的意见和建议,每位专家都对每个一级指标比较其对其他三个一级指标的相对重要性,运用1-9尺度完成了判断矩阵的构建。

接下来,计算权重向量。

对各判断矩阵进行特征向量计算,并进行归一化处理得到权重向量,其中,环境综合权重为0.235,经济综合权重为0.441,社会综合权重为0.323,具体计算步骤如下:(1) 构建层次结构的相对权重矩阵R,其中R(i,j)表示第i个指标与第j个指标之间的关系。

(2) 计算矩阵R的最大特征值λmax及对应的特征向量V,λmax = (max R(i,j)的λ)^(1/n)(3) 通过计算λmax得到一致性指标CI, CI = (λmax- n)/(n-1),n为层次结构的层数(4) 计算一致性比例CR:CR = CI/RI,其中RI为一致性指标表中对应元素的平均值,当CR<=0.1时判断为一致性满足要求(5) 归一化特征向量:将分量相加即可。

然后对特征向量进行归一化处理,即得到每个指标的权重向量。

计算结果如下表所示:最后,得出各指标的综合得分。

通过对环境、经济、社会三个方面共9个指标的评价,对大庆地区的秸秆利用进行得分评价。

得出环境指标的综合得分为6.4分,经济指标的综合得分为7.1分,社会指标的综合得分为6.7分。

基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇

基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇

基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用1基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种重要的多指标决策方法,其独特的定量分析模式使其被广泛应用于各种决策场景中。

然而,在实际应用过程中,AHP所依赖的判断矩阵等参数很难满足严格的一致性要求,这就使得AHP方法的有效性存在一定的争议。

针对这一问题,模糊综合评价方法应运而生,它将AHP和模糊理论相结合,充分考虑了决策者的不确定性和模糊性,从而提高了决策效果。

本文将通过研究和应用实例,探究基于层次分析法的模糊综合评价方法的优点和不足,以及如何选取决策指标和构建评价体系。

1. 模糊综合评价方法概述模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的决策方法,可以较好地处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。

它的基本思想是,将决策问题转化为一个多层次、多指标的评价体系,在每个层次上进行相对重要性的判断和权重赋值,最终得出总体评价结果。

模糊综合评价方法中的模糊数常常用梯形和三角形模糊数表示,如图1所示。

图1 模糊数表示法其中,如(a)所示的梯形模糊数由四个参数a、b、c、d唯一确定,表示变量值在[a,b]和[c,d]之间的可能性;如(b)所示的三角形模糊数由三个参数a、b、c唯一确定,表示变量值在[a,c]之间的可能性。

2. 决策指标的选取和构建评价体系在使用模糊综合评价方法进行决策时,决策指标的选取和评价体系的构建是很关键的。

具体来说,决策指标应具备以下特点:(1) 目标明确:决策指标应当明确对应的决策目标,且目标应该是具有明确定义的。

(2) 可度量性强:决策指标应当具有可度量性和数量化的特点,以便进行量化分析。

(3) 影响因素少:决策指标应当尽量减少具有交叉影响的因素,以避免多重计数和重复计算。

(4) 数据可获取性高:决策指标的数据应当便于获取,能够反映决策现实,以便进行实际应用。

基于模糊层次分析法的课堂教学质量综合评价模型

基于模糊层次分析法的课堂教学质量综合评价模型
堂教 学这 个 中心 环节 . 确分 析课 堂教 正
( 根 i/一 2+1 a ∑ 3 据w l 1 a( n) ) =n / /
jl =

性 . 而需 要根 据 给 出 的评判 标 准 和实 因
( 12, ,) i , … n a≥ ( 一 )2, 以算 出 = n 1/ 可
为 了提 高课 堂 教 学质 量 . 牢牢 抓住 课 测 值 .经 过 模 糊 变 换 后 对 事 物 做 出评 R 的 排 序 向 量 = l , … , TO越 应 ( , 2 W ) t 价 模 糊 层次 分析 法是综 合运 用层 次分 小 表 示 决 策 者 越 重 视 因素 间重 要 程 度 析法 和模 糊 评判 来 解决 多 因 素 、 指标 多 评 价 问题 的一种 方法 。 了能 够准 确地 为 描 述 任 意两 个 因素 之 间关 于 某 准 则 的 相对 重要 程 度 .笔 者采 用 01 09标度 .~ . 法 . 由优 先 判 断矩 阵 改造 成 的模 糊一 且
两 种 极端 情况 :要 么选 某 个 指标 , 要
致 矩阵。 ∑/ 1 , n做 记 - , …,,交换 k / 2 ,
k =l
- r j 2+. / (ir / n O5将 优 先 关 系 矩 阵 改 造 q —) = 为模 糊一致 矩阵
忽视 了人 的判 断模 糊 出不 穷 . 堂 教 学 面临 着传 统 秉 承 与现 么 否定 某 个 指标 . 课 代 创 新 的 双重 使命 ,机 遇和 挑 战并 存 。
( ) 立 优 先 关 系 矩 阵 。 优 先 关 系 1建
将 课 堂 教 学 质 量 综 合 评 价定 为 目 标层 .评 价 中主要 涉 及 的教 学 态度 、 教 学设 计 、 学 内 容 、 学 方 法 和 教 学 效 教 教
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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:20160182016年5月20日~5月25日2016江西财经大学数学建模竞赛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2016江西财经大学数学建模竞赛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 WO 5544332211,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式RI CICR =检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,Tn 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一、问题重述随着我国经济社会持续快速发展,群众购车刚性需求旺盛,汽车保有量继续呈快速增长趋势,2015年新注册登记的汽车达2385万辆,保有量净增1781万辆,均为历史最高水平。

汽车占机动车的比率迅速提高,近五年汽车占机动车比率从47.06%提高到61.82%,群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变,交通出行结构发生了根本性变化。

2015年,小型载客汽车达1.36亿辆,其中,以个人名义登记的小型载客汽车(私家车)达到1.24亿辆,占小型载客汽车的91.53%。

与2014年相比,私家车增加1877万辆,增长17.77%。

全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆,北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。

全国平均每百户家庭拥有31辆私家车,北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。

随着城市人口以及城市交通流的增加,城市特别是大城市的交通问题普通成为焦点问题。

路网不畅、设施不足、交通拥堵等问题越来越突出;行车难、停车难、交通秩序混乱等问题日益突显,对城市交通管理造成的冲击和压力越来越大。

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。

据美国得克萨斯州运输研究所2006年底公布的数据显示,被称为“汽车王国”的美国每年因交通堵塞造成的经济损失高达1000亿美元。

2007年中国社科院数量经济与技术经济研究所测算,北京市每天因为堵车造成的社会成本达到4000万元,每年损失146亿元。

对于交通堵塞这个世界性难题,各国政府和民间都在为解决这个问题进行广泛的研究。

交通拥堵的因素很多,其中一个就是交通管理技术低下。

请你建立模型分析在现有交通路网架构的条件下,如何提高交通管理技术,改善城市交通。

二、问题分析在本文中,我们采用层次分析法从车辆因素、道路因素、人为因素、社会因素四个个方面对城市交通进行综合评估,最终得出一个综合评分。

车辆因素主要从车辆自身对交通问题影响,包括车流量,车辆运载效率等;道路因素指标目的在于衡量道路的交通运输能力,以及道路交通标线的设计;人为因素体现人为主观行动对交通的影响;社会因素从社会现象上分析对交通的影响。

利用A,B两城市比较法,通过实际数据对比计算相似度,构建模糊矩阵得出二级指标权重向量,再利用专家打分法一级指标权重向量,综合得出应用上述评价体系和评价指标体系,可以对城市交通进行评价,以判断城市交通的现状,诊断其发展进程中的问题,为城市交通的优化提供决策参考。

考虑到用层次分析法计算各因素权重的过程中专家评分具有主观性,各指标具有离散性,因而会有误差,所以我们最后用模糊数学的知识对模型进行了优化处理,对有些变量进行连续化处理,并建立其关于上级指标的隶属函数,进而计算出隶属度,由此隶属度构成的矩阵,综合各因素的权重列向量,经过矩阵运算,得出技术效益的综合结果。

由这些因素集的综合结果构成上一层的因素集,再根据上一层的权重分配方案,采取同样的计算方法,得到最终的综合分数。

三、模型假设假设一:我们的模型只列出了16项影响城市交通绩效的指标,因为宏观因素及微观因素,影响因素远远不止这些,我们假设除本文所列项目,其他因素的影响甚微,可以忽略不计。

假设二:文中层次分析模型建构过程中涉及到了专家打分,但由于评分专家对所评方案的评分受个人因素影响,我们假设5个专家的打分是客观、公正的, 且对指标无明显偏好。

假设三:假设受评规划方案均满足城市交通规划方案的优化选择模型的基本要求。

四、符号说明R.................................................................................... 人为因素的评价矩阵1P.................................................................................... 人为因素的模糊判断矩阵1W .................................................................................... 人为因素的权向量1R .................................................................................. 道路因素的评价矩阵2P ..................................................................................... 道路因素的模糊判断矩阵2W..................................................................................... 道路因素的权向量2 R..................................................................................... 车辆因素的评价矩阵3P....................................................................................... 车辆因素的模糊判断矩阵3W...................................................................................... 车辆因素的权向量3 R...................................................................................... 社会因素的评价矩阵4 P....................................................................................... 社会因素的模糊判断矩阵4 W....................................................................................... 社会因素的权向量4 R....................................................................................... 功能特征的评价矩阵5 P........................................................................................ 功能特征的模糊判断矩阵5 W....................................................................................... 功能特征的权向量5 P......................................................................................... 总目标的模糊判断矩阵W ........................................................................................ 总目标的权向量 O ......................................................................................... 评价结果向量λi....................................................................................... 权系数Z ......................................................................................... 综合评价五、模型建立5.1 数学知识回顾 5.1.1 层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)方法[1],是由20世纪70年代由美国著名运筹学学家T.L.Satty 提出的。

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