Topsis

数学建模第二讲（一）----TOPSIS(优劣解距离法)

目录一.模型适用条件二.TOPSIS步骤（1）将原始矩阵正向化①极小型指标正向化②中间型指标正向化③区间型指标正向化（2）正向化矩阵标准化（3）计算得分并归一化一.模型适用条件选择最优策略，最佳人选问题评价的决策层很多
hahahaer~·2023-01-13 18:06

Topsis模型小记

Topsis模型小记一般步骤：正向化(转化为极大型指标)标准化(求cos，去量纲)计算得分并归一化(欧氏距离综合各个指标)单个指标分析缺点在于，只看排名，分数发生巨大变化，但是排名不变时，评分还是不变，
cocoshe_·2023-01-13 18:06

TOPSIS法

TOPSIS法可翻译为逼近理想解排序法，国内简称优劣解距离法一种综合评价方法，充分利用原始数据的信息，精确地反应各评价方案之间的差距层次分析法的局限性评价的决策层不能太多如果决策层数据已知，那么如何利用数据来使得评价更加准确
mango660·2023-01-13 17:35

模型2——TOPSIS法

目录1.解决问题2.步骤2.1将原始矩阵正向化2.1.1极小型转极大型2.1.2中间型转极大型2.1.3区间型转化为极大型2.2正向化矩阵标准化2.3计算得分并且归一化2.4代码先导入数据四个文件：运行结果2.5扩展1.解决问题逼近理想解距离法充分利用原始数据的信息，准确反应各评价方案之间的差距解决层次分析法中已知原始数据评判优劣的方法2.步骤2.1将原始矩阵正向化2.1.1极小型转极大型2.1.
苹果母公司·2023-01-13 17:05

TOPSIS法（优劣解距离法）

目录一、模型介绍二、模型总结1、将原始矩阵正向化2、正向化矩阵标准化3、计算得分并归一化三、代码详解四、模型拓展一、模型介绍C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution
吕同学的头发不能秃·2023-01-13 17:05

TOPSIS评价法

目录TOPSIS评价法TOPSIS评价法流程图实例演示1.数据预处理区间性属性转化为效益性指标向量化处理2.加权处理3.正负理想值距离计算计算综合评价指标matlab代码TOPSIS评价法评估方案中任何一个距离理想最优解和最劣解的综合距离
苏格拉底似的潜龙·2023-01-13 17:35

层次分析，critic以及topsis

本节介绍基本的评价类算法，以及给出相应的代码模板。AHP（层次分析法）主观评价法，结合定性和定量来分析，对难以完全定量的复杂系统做出决策。算法步骤：（1）建立层次结构模型。（2）构造判断矩阵。（3）填写判断矩阵并进行一致性检验。（4）填充权重矩阵得出结果。（1）构建层次结构  首先，需要有层次，上图是一个三层的结构。是一个基本的结构，可以加深层次，具体实例如下：（2）构造判断矩阵。就根本目的来说，
雨xuan·2023-01-13 17:35

亚太杯建模经验分享：评价模型的建立（TOPSIS模型以及熵权法的综合使用）

目录前言：熵权法：正向化函数代码（1）Positivization（2）Inter2Max（3）Mid2Max（4）Min2MaxTOSIS模型前言：前几日参加亚太杯建模，本来选择A题，奈何关于opencv在VS下的环境并未搭建过，而图像边缘处理的部分奈何在caffe和tensflow环境下都只是简单尝试过一些方法，有关亚像素处理，奈何手艺不精，所以只能选择C题，来进行评价模型的工作。而由于C题的
靳小锅er·2023-01-07 08:57

常用数学建模知识点及方法总结（1）（2021-8-10）

常用数模知识点及方法总结一、综合评价方法1、专家评价方法2、运筹学与其他数学方法2.1、层次分析法（AHP）2.2、模糊综合评判法（FCE）2.3、数据包络分析法（DEA）3、基于统计和经济的方法3.1、TOPSIS
ariako_n·2023-01-05 13:06

权重设计：客观赋权法的说明（熵权法/变异系数法/CRCIII法/TOPSIS法）

在数据分析中，我们经常会遇到多个特征对于结果造成不同影响的情况，如何识别这些特征各自的权重，对我们的后续结果评估，打分矩阵构建都具有重要意义。我们所说的赋权法是用于解决多指标综合评价问题中的各指标权重大小关系。确定指标权重的方法主要分成两大类，第一类是主观赋权法，这类方法主要从个人主观的看法和经验出发，比如专家评分法。另外一类就是客观赋权法，比如熵权法、标准离差法和CRⅢC法，接下来将做详细介绍。
李毛线的博客·2023-01-03 18:11

数学建模笔记 Topsis和熵权法

Topsis法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。
丸丸丸子w·2022-12-28 12:56

评价类算法 之 Topsis优劣解距离法和熵权法权值确定

Topsis优劣解距离法Topsis简述几何标准化min-max归一化正向化中间型-->极大区间型-->极大型Topsis转化min-max方法Topsis步骤思想举例代码个人理解熵权法信息熵熵权法步骤数据预处理计算概率矩阵计算信息熵矩阵信息熵效应值和熵权
「 25' h 」·2022-12-28 12:25

基于熵权法的Topsis模型（清风数学建模课后笔记）

Topsis法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。
weixin_57449924·2022-12-28 12:25

matlab 基于Topsis的熵权法

基于Topsis的熵权法clc,clear;testData=xlsread('accessory1.xls','C2:IH403');R=testData;[rows,cols]=size(R);%输入矩阵的大小
CTGU_daffodil·2022-12-28 12:25

数学建模之熵权法——基于Topsis模型

写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同）今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。昨天的模糊综合分析里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写过程
我本无忧·2022-12-28 12:24

改进CRITIC法、CRITIC法、熵权法、结合TOPSIS法、线性加权法等代码

#%%改进CRITIC法#完整代码#导入相关库importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据print('--------------')print('详情联系17839606517')print('--------------')data=pd.read_excel('D:\\lunwen\\结构加功能.xlsx')label_need=data.keys()[1:]d
weixin_17839606517·2022-12-28 12:54

【5.0】 基于熵权法对TOPSIS模型的修正

原理：熵权法是一种客观赋权方法，所依据的原理是指标的变异程度越小，所反映的信息量就越小，器对应的权值也就应该越低，客观体现在通过数据本身就可以告诉我们指标权重的大小。而在层次分析法中，使用填写判断矩阵的方法依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的haul，会对结果产生很大的影响（主观性太强）提醒：对于熵权法而言，因为我们关注的是数据已有的信息，所以信息熵越大，信息量越小熵权法的计算步骤(1)判断输入
Cohen_ina·2022-12-28 12:24

TOPSIS法（MATLAB）

本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi一、案例背景二、基本思想三、计算步骤Step1:将原始矩阵正向化Step2:正向化矩阵标准化标准化原理：标准化后的矩阵为：Step3:计算得分并归一化计算未归一化得分原理：计算得到未归一化得分（注：这里的指标默认权重相等，
Wolves_YY·2022-12-28 12:21

《零基础数学建模》——TOPSIS+熵权法

目录前言一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理2.建模步骤二、模型实现第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化四、TOPSIS模型的总结与扩展总结扩展五、熵权法1
乐正零（Otaku）·2022-12-28 12:51

Matlab实现——结合AHP or 熵权法的TOPSIS评判模型

文章目录前言一、思维导图二、TOPSIS2.1关于TOPSIS2.2正向化处理2.3进行标椎化处理2.4对各个目标（决策、方案等）进行评分三、熵权法3.1定义3.2计算步骤总结前言在前面的《利用Matlab
就是莫世冰。·2022-12-28 12:49

基于熵权法的topsis分析（包含matlab源码以及实例）

目录一、算法简述1.topsis分析法2.熵权法3.两种算法的结合二、算法步骤1.判断指标类型2.数据正向化3.正向化矩阵标准化4.计算概率矩阵P5.计算各个指标的信息熵6.计算信息效用值7.计算熵权8
michelle emma·2022-12-28 12:49

序关系分析法、熵权法、反熵权法、TOPSIS综合应用(matlab版+python版)

程序名称##序关系分析法、熵权法、反熵权法、TOPSIS综合应用(matlab版+python版)程序功能(对象)适用于对两个及以上的对象进行综合评估；主观赋权法：序关系分析法(输入专家对指标排序及相邻指标相对重要程度
Wh-Constelltion·2022-12-28 12:18

TOPSIS法（熵权法）（模型+MATLAB代码）

TOPSIS可翻译为逼近理想解排序法，国内简称为优劣解距离法TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的距离一、模型介绍极大型指标（效益型指标）
刘_六六·2022-12-28 12:46

关于在线评论有用性的论文研读笔记---10篇

——社会性因素的影响效应（管理世界）2.3融合Word2vec和WGRA的社会化问答社区答案有用性排序方法研究———以携程问答为例（图书情报工作）2.4基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型
詹sir的BLOG·2022-12-26 12:38

matlab算法第二篇熵权TOPSIS法综合评价

TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution）法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出，TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法
六级耳机听脚步·2022-12-21 16:55

数学建模——TOPSIS综合评价模型Python代码

数学建模——TOPSIS综合评价模型Python代码正常代码importnumpyasnp#导入numpy包并将其命名为np##定义正向化的函数defpositivization(x,type,i):x
Code_King1·2022-12-19 17:18

python实现TOPSIS

最近需要用一下TOPSIS算法，所以学了一下，然后网上搜了一下python代码，但是download下来的代码感觉有一些问题，所以自己基于download下来的代码修改了一下，并且测试了一下。
WenbinYao&YouweiHu·2022-12-19 17:17

TOPSIS法 —— python

目录1.TOPSIS法介绍2.计算步骤（1）数据标准化（2）得到加权后的矩阵（3）确定正理想解和负理想解（4）计算各方案到正（负）理想解的距离（5）计算综合评价值3.实例研究3.1导入相关库3.2读取数据
洋洋菜鸟·2022-12-19 17:47

python实现综合评价模型TOPSIS

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/J9fZQ8T9TR1Ed7taPGYYjw1TOPSIS简介有关综合评价的方法有多种，根据赋权方法不同主要有两类：一类是主观赋值法，如指数法
我不爱机器学习·2022-12-19 17:46

【建模算法】TOPSIS法（Python实现）

【建模算法】TOPSIS法（Python实现）Topsis法，全称为TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution，中文常翻译为“优劣解距离法
果州做题家·2022-12-19 17:43

TOPSIS(Python)

TOPSISclassTOPSIS:def__init__(self,data:np.ndarray):self.data=data指标正向化极大性指标defmax(self,col:int)->np.ndarray:returnself.data极小型指标defmin(self,col:int)->np.ndarray:self.data[:,col]=self.data[:,col].max(
NaClCode·2022-12-19 17:40

Topsis模型

第一步：指标同向化importpandasaspdfrompandasimportDataFrameimportnumpyasnpimportmathdates=pd.read_csv(r"C:\Users\相关数据.csv",encoding='gbk')dates.head()PH为中间型数据，要将区间型指标转换为极大型指标PH_list=[]foriinrange(0,len(dates))
茶哩·2022-12-17 20:22

TOPSIS (优劣解距离法)

文章目录一、TOPSIS简介二、TOPSIS步骤1：将原始矩阵正向化，得到正向化矩阵1.1指标类型1.2正向化公式2.正向化矩阵标准化3.计算得分并归一化3.1方法3.2步骤三、TOPSIS模型实现1.
虚心求知的熊·2022-12-16 11:45

数学建模之主成分分析法

一类是主观赋权法,多数采取综合咨询评分确定权重,如综合指数法,模糊综合评价法,层次分析法,功效系数法等.另一类是客观赋权,根据各指标间相关关系或各指标变异程度来确定权数,如主成分分析法,因子分析法,TOPSIS
乐清sss·2022-12-14 11:19

TOPSIS法

TOPSIS法TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法TOPSIS
钰见梵星·2022-12-14 10:59

python实现topsis法

目录TOPSIS算法原理1.模型介绍1.2.TOPSIS法的适用条件2.算法步骤第一步正向化：将原始矩阵正向化处理（将所有的指标类型统一转换为极大型指标）第二步标准化编辑第三步计算得分代码实现模型优化模型的优缺点
月未沉·2022-12-12 18:42

数学建模学习笔记Ⅰ预测与评价类

数学建模学习笔记Ⅰ预测与评价类（一）灰色预测模型（二）时间序列预测模型（三）神经网络预测模型（四）熵权法综合评价模型（五）模糊综合和灰色关联分析评价模型（六）TOPSIS综合评价模型（一）灰色预测模型（
LeopoldJ·2022-12-11 15:17

数学建模笔记预测

评价决策：模糊综合评价、动态加权综合评价、主成分、层次分析、方差分析、因子分析、协方差分析、优劣解距离法topsis;分类与判别：距离聚类、关联性聚类、贝叶斯判别、费舍尔判别关联与因果灰色关联分析，典型相关分析
qq_39472939·2022-12-11 15:16

TOPSIS法——Matlab实操

TOPSIS是一种解决多属性决策问题的评价方法，亦称优劣解距离法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解，即各指标的最优解和最劣解。
野禾667·2022-12-10 18:25

python数学建模|综合评价方法

综合评价方法包涵较多的模型，本次主要解析两个模型：TOPSIS（逼近理想解）模型和灰色关联分析模型。本次建模问题是传统模型，并没有进行扩展和改进。
Magic-Han·2022-12-09 16:53

数学建模：用TOPSIS法解决评分排序问题（附MATLAB代码）

目录一.总述二.引子三.TOPSIS的算法四.问题解决五.模型改进一.总述TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution
云画Davin·2022-12-04 12:26

数学建模常用模型方法

奖算法模型汇总）SPSSPRO数学建模算法汇总（上图转载自数学建模算法汇总|GeminiPlanet）目录常用数据、论文查询网站优化模型1.网络流模型评估模型1.熵权法2.模糊综合评价3.层次分析法4.TOPSIS5
Crystallize_Malfoy·2022-12-01 09:03

【算法基础】TOPSIS法

TOPSIS法TOPSIS法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)1.引入例子2.概念3.常见的四种指标：（1）第1步：原始矩阵正向化
叫我东方小巴黎·2022-11-29 19:19

数学建模之综合评价模型（层次分析法+Topsis法+熵权法）

以下内容均听自清风老师的建模教程（老师讲的很好哦，大家可以去听听，结合实例不枯燥！）一，层次分析法以一道例题进行分析：小明同学想出去旅游，在查阅了网上的攻略后，他初步选择了苏杭，北戴河，桂林三个地方请你确定评价指标，形成评价体系为小明同学选择最佳的方案。第一步：确定模型题中出现“确定评价指标，形成评价体系”这类词眼，确定这是一道层次分析题。第二步：建立层次结构模型我们从三个问题入手：1.我们评价的
胃口很大的一条小蛇仔·2022-11-28 21:57

优劣解距离法（topsis）综合评价+代码

优劣解距离法TOPSIS是通过逼近理想解的程度来评估各个样本的优劣等级收集与整理假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵：预处理数据使指标具有同趋势性。
Hk_Mayfly·2022-11-28 21:27

【综合评价分析】topsis评价 原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列

【综合评价分析】topsis评价原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列文章目录1、TOPSIS法的原理2、TOPSIS法案例分析3.建立模型并求解3.1数据预处理3.2代码实现数据预处理3.3本案例中数据预处理的运用
Karry D·2022-11-28 21:56

【数学建模】常见模型分类

：评价、优化、预测评价类赛题建模流程及总结评价类问题即评价A、B（orC）谁最好评价类常用算法层次分析法，适用于数据量较小，评价指标较少类问题灰色关联分析法，适用于数据量较小，样本数据具有时间序列特性TOPSIS
小洛~·~·2022-11-25 11:39

数学建模中各种评价类模型的优点和缺点总结

最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法。下面对于上述几种模型的优缺点进行系统地分析。
每月一号准时摆烂·2022-11-24 21:43

【美赛学习记录】模型

线性回归数据拟合插值最优化求极值插值ARIMA复杂网络实验模型验证K-FoldCross-validationk折交叉验证【基础模型】线性回归【评价模型】a熵值法TOPSIS优劣解距离法【评价优劣】层次分析法
Emmchier·2022-11-24 10:57

数学建模------综合评价模型之灰色关联分析

比较常用的综合评价模型有TOPSIS法，熵值法，灰色关联分析法等，本文主要介绍一些灰色关联分析法的主要内容。灰色关联分析法灰色关联分析法最基本的应用其实并不是进行综合评价，而是进行系统分析。
臭小子222·2022-11-23 14:05
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