GM(1,1)灰色预测模型-案例长江水质综合评价赛题第三题-matlab完整代码附送(1)对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价,并分析各地区水质的污染状况。 (2)研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区? (3)假如不采取更有效的治理措施,依照过去10年的主要统计数据,对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析,比如研究未来10年的情况。 (4)根据你的预            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录灰色关联分析应用于系统分析1,绘制图表2、确定分析数列3、对每个序列进行预处理4、计算子序列各个指标与母序列关联系数5、计算灰色关联度灰色关联分析应用于综合评价1.指标正向化2.对每个序列进行预处理3.构造母序列4.计算子序列各个指标与母序列关联系数5.根据关联系数计算权重6.根据权重计算得分并进行归一化 灰色关联分析应用于系统分析灰色关联分析主要应用于系统分析,其原理是根据两序列图像几            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、作用对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较高;反之,则较低。因此,灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法,其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密,它反映了曲线间的关联程度。2、输入输出描述输入:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            解决问题灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有许多种,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。灰色关联分析法则用于确定各因素对其所在系统的影响程度。优点灰色关联分析法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的遗憾。它对样本量的多少            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            评价方法按确定权重的方式不同可分为两类:主观赋权:综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。客观赋权:理想解法(TOPSIS法)、主成分分析法、因子分析法。1. 理想解法1.1 方法和原理 理想解法通过构造评价问题的正理想解(最优解)和负理想解(最劣解),计算每个方案到理想方案的相对贴近度,即靠近正理想解和远离负理想解的程度,来对方案进行排序,从而选出最优方案。 设多属性决策方案集为,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            模糊综合评价可以用来对人、事、物进行全面、正确而又定量的评价,因此,它是提高领导者决策能力和管理水平的一种有效方法。当面对多种而复杂的方案、褒贬不一的人才、众说纷纭的成果时,就试用模糊综合评价法。一、模糊评价法原理1、模糊的概念普通集合只能表现确切的概念。但现实生活中却存在着外延不分明的概念,如医学中的“发高烧”、“健康人”,气象中的“阴雨天”等概念的界限都是十分模糊的。我们称这类外延不分明的概念            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用python实现灰色关联分析及其可视化在这里总结一下的数学建模常用的几种模型评估方法,这里讲的是使用python的Pandas库和高效的Numpy科学计算库实现。如果想看用Python实现的模型的灵敏度分析,可以看我上一篇博文,传送门: 模型灵敏度分析及可视化. 下面将详细介绍灰色关联度分析并一个实例结束文章。灰色关联分析法简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,意图透过一定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python模糊综合评价:理论与实践
## 引言
模糊综合评价(Fuzzy Comprehensive Evaluation)是一种用于处理模糊性和不确定性问题的多级评价方法。它广泛应用于经济、社会、环境等领域。使用Python,我们可以非常方便地实现这一方法。本文将详细探讨模糊综合评价的概念,步骤,以及如何利用Python进行实现,并附上代码示例。
## 什么是模糊综合评价?
模糊综            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 模糊综合评价方法及其 Python 实现
## 引言
模糊综合评价是一种有效的多属性评价方法,广泛应用于各个领域,如项目评估、产品质量分析、环境评价等。它利用模糊逻辑处理不确定性和模糊性,从而进行更为全面的分析。本文将介绍模糊综合评价的基本原理,并通过 Python 代码示例展示如何实现这一方法。
## 模糊综合评价的基本原理
模糊综合评价方法主要由以下几个步骤组成:
1. **确定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 模糊综合评价及其 Python 实现
## 一、引言
模糊综合评价是一种以模糊逻辑为基础的多层次评估方法。它广泛应用于各个领域,如教育评估、项目管理和质量控制等。模糊综合评价可以处理不确定性和模糊性问题,使得决策更加科学和合理。本文将介绍模糊综合评价的基本原理,并演示如何用 Python 实现这一过程。
## 二、基本原理
模糊综合评价的基本步骤如下:
1. 确定评价指标。
2. 确            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 模糊综合评价与Python代码
## 引言
在日常生活和工作中,我们经常会面临需要做出决策的情况,而有时候决策并不是那么简单明了。比如,我们要选择一款手机购买,可能会考虑到价格、品牌、性能等多个因素。这时候,我们就需要一种能够将这些因素综合起来进行评价的方法。模糊综合评价就是一种能够处理这种情况的方法。
## 什么是模糊综合评价
模糊综合评价是一种基于模糊逻辑理论的评价方法,它能够将多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Python代码模糊综合评价
在Python中,模糊综合评价是一种常用的决策方法,它可以帮助我们处理一些不确定性的问题。本文将介绍什么是模糊综合评价以及如何在Python中实现它。
### 什么是模糊综合评价
模糊综合评价是一种基于模糊数学的决策方法,它通过将模糊集合与评价指标相结合来评估事物的优劣。模糊集合是指具有模糊隶属度的集合,而评价指标是用来衡量事物的某个方面的指标。
在模糊            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录1 模型的含义2 隶属函数的确定2.1 模糊统计法(数模比赛很少用,要发放问卷)2.2 借助已有的客观尺度(需要有合适的指标并有数据) 2.3 指派法3 模型建立与求解3.1 建立综合评价的因素集3.2 建立综合评价的评价集3.3 确定各因素的权重3.4 确定各因素的权重进行单元素模糊评价,获得评价矩阵 3.5 建立综合评价模型3.6 确定系统总得分今天要讲解的是比赛常用到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            灰色关联法如何进行?一、说明灰色关联分析法通过研究数据关联性大小(母序列与特征序列之间的关联程度),通过关联度(即关联性大小)进行度量数据之间的关联程度,从而辅助决策的一种研究方法。二、灰色关联法步骤灰色关联法通常包括以下五步:1、确定母序列和特征序列。母序列:首先明确母序列(参考序列),母序列应该是一个理想的比较标准,可以以各指标的最优值(或最劣值)构成,也可根据评价目的选择其它参照值。特征序列            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            11.5模糊综合褐灰色关联分析评价 0 综合评价 0.0概述 通常是多种指标综合在一起 根据指标的重要性加权处理 我们用分数来代表优劣么不是具体含义的统计指标 Question:哪一个是最好的飞机? 每一个人因为评价的指标不同,可能评价不同。所以我们要设计一个方法,让大家得出的结果一样。 0.1综合 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            下面将主要从三方面进行大致讲解,灰色预测概念及原理、灰色预测的分类及求解步骤、灰色预测的实例讲解。一、灰色预测概念及原理:1.概述:关于所谓的“颜色”预测或者检测等,大致分为三色:黑、白、灰,在此以预测为例阐述。其中,白色预测是指系统的内部特征完全已知,系统信息完全充分;黑色预测指系统的内部特征一无所知,只能通过观测其与外界的联系来进行研究;灰色预测则是介于黑、白两者之间的一种预测,一部分已知,一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 模糊综合评价法及其在Python中的应用
### 什么是模糊综合评价法?
模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的综合评价方法,用于对多个因素进行综合评价,并给出一个综合评价结果。在实际应用中,往往存在多个指标或因素,这些指标往往难以精确测量,因此使用模糊综合评价法可以更好地处理这种模糊性和不确定性。
### 模糊综合评价法的原理
模糊综合评价法主要包括模糊矩阵、隶属函数和综合评价的方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # TOPSIS综合评价模型在Python中的应用
## 引言
在多属性决策分析中,TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种流行的方法。它通过测量决策方案与理想解和负理想解的距离来进行评价,以此帮助决策者选择最佳方案。本文将介绍Topsis模型的基本原理,并提供一个Python代码示例进行            
                
         
            
            
            
            模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation Method)是一种常用的决策方法,用于解决多指标、模糊和不确定性的决策问题。它基于模糊数学理论,将模糊集合的模糊关系和模糊度量运用于决策分析中,通过对多个指标进行模糊化处理,再进行综合评价,得出最终的决策结果。本文将介绍模糊综合评价法的原理及其在Python中的实现。
## 模糊综合评价法的原理
在决策问题中,往往            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-16 06:07:41
                            
                                123阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            清风老师系列建模视频链接(B站):模糊综合评价目录1. 概述 2. 经典集合和模糊集合的基本概念2.1 经典集合和特征函数2.2 模糊集合和隶属函数3. 隶属函数的三种确定方法3.1 模糊统计法 3.2 借助已有的客观尺度 4. 应用:模糊综合评价(评判)4.1 评价问题概述4.2 一级模糊综合评价模型4.2.1 一级模糊综合评判模型在人事考核中的应用4.2.2 实例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-13 17:44:00
                            
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