Topsis 第5页

topsis熵权法_Topsis优劣解距离法

TOPSIS优劣解距离法topsis是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个评价方案之间的差距。

weixin_39761696·2020-12-15 16:51

topsis综合评价法_TOPSIS综合评价法

TOPSIS综合评价法TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，是一种逼近于理想解的排序法，又称为优劣解距离法。

weixin_39697096·2020-12-15 16:50

基于熵权法对TOPSIS模型的修正+Matlab代码实现

学习内容：基于熵权法对TOPSIS模型的修正学习时间：2020.12.10学习产出：TOPSIS需要准确，还需要分别乘以各指标对应的权重，我们可以使用层次分析法来获取指标的权重，但是层次分析法太过于主观

WSKH0929·2020-12-10 23:50

优劣解距离法(TOPSIS)+Matlab代码实现

学习内容：1、了解优劣解距法2、matlab代码实现TOPSIS学习时间：2020.12.07学习内容1.这次先亮代码！！！！

WSKH0929·2020-12-07 20:48

数学建模模型大全_数学建模笔记——评价类模型之TOPSIS

weixin_39796140·2020-11-22 08:00

数学建模二：TOPSIS法（优劣解距离法）附代码详解

数学建模二：TOPSIS法（优劣解距离法）附代码详解TOPSIS法（优劣解距离法）用于评价类问题。层次分析法因为受限于一致性检验指标的数量，最多只能选择15个准则或方案。

我是单易·2020-10-14 09:19

【数学建模】TOPSIS-优劣解距离法

TOPSIS层次分析法的局限：决策层不能太多如果又数据已知，不能利用这些数据问题的提出：为什么要这样算：为什么制表要maxmin极大型（效益型）指标和极小型（成本型）指标：统一指标类型指标正向化（最常用

Anadem·2020-09-17 21:54

数学建模--TOPSIS优劣解距离法

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风TOPSIS代码:Python实现.目录引例：TOPSIS介绍步骤总结基于熵权法对Topsis模型的修正熵权法的计算步骤层次分析法的一些局限有关层次分析法的内容

脑汁·2020-09-17 03:56

《数学建模算法与应用第二版》——chapter14. 综合评价与决策方法

zwszws111·2020-09-17 00:40

综合评价与决策方法（一）——TOPSIS法的原理

综合评价与决策方法综述理想解法方法和原理TOPSIS法的算法步骤例题参考文献综述评价方法一般分为两类。

小白成长之旅·2020-09-17 00:43

数学建模算法与应用学习day4——综合评价与决策方法

一、综合评价与决策方法评价方法大体上可分为两类：1.主观赋权法：综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等2.客观赋权法：主成分分析法、因子分析法、TOPSIS法、秩和比法、灰色关联法、熵权法

风灵无畏YY·2020-09-16 23:15

综合评价与决策方法

客观赋权：理想解法（TOPSIS法）、主成分分析法、因子分析法。

花繁四季·2020-09-16 23:09

TOPSIS 优劣解距离法

目录举例介绍TOPSIS步骤第一步将原始矩阵正向化极小型指标-->极大型指标中间型指标-》极大型区间型--》极大型第二步正向化矩阵标准化第三步计算得分并归一化TOPSIS模型改进TOPSIS是一种常用的综合评价方法

Drone_xjw·2020-09-15 19:19

Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）

文章目录（1）、题目（2）、读取Excel表中的数据（3）、将不同的指标转换为极大型指标（4）、正向化矩阵标准化（5）、计算得分并归一化（6）、主函数（7）、完整代码部分（8）、计算结果关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用：Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）（1）、题目题目：评价下表中20条河流的水质情况。注：含氧量越高越好（极大型指标），PH值越接近7越好（

XHHP·2020-09-14 16:10

TOPSIS法

TOPSIS法1、定义国内常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差距。

olivia12344321·2020-09-12 13:41

Python应用|TOPSIS综合评价法与案例分析

Python应用：TOPSIS综合评价法与案例分析一、TOPSIS综合评价法1.计算步骤二、数据归一化处理三、案例分析一、TOPSIS综合评价法TOPSIS方法：TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution

SumIris·2020-09-12 09:55

数学建模——TOPSIS法（优劣解距离法）学习笔记（一）

一、TOPSIS方法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

三月和九月·2020-09-12 06:45

数学建模——TOPSIS法（优劣解距离法）matlab代码实现学习笔记（二）

在前文评价类模型——TOPSIS法（优劣解距离法）学习笔记（一）中，留下了一道综合例题四，接下来是代码部分首先在matlab工作区新建一个变量命名为X，然后将其另存为data_water_quality.mat

三月和九月·2020-09-12 06:45

熵值法与TOPSIS法以及两者结合

一、熵值法熵值法的主要目的是对指标体系进行赋权熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，权重越小；熵越小说明系统越有序，携带的信息越多，权重越大。熵值法是一种客观赋权方法，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个指标相应的权重，相对变化程度大的指标具有较大的权重。步骤（1）原始数据的收集与整

卖山楂啦prss·2020-09-12 00:56

Topsis算法的实现——MATLAB版本

CSDN代码没有MATLAB的版本，因此以下都是显示的MATLAB版本。主函数clearclcfilename="附件：数据.xlsx";sheet=1;range="A1:O32156";datas=xlsread(filename,sheet,range);n=32155;fori=1:32155forj=1:6z(i,j)=datas(i,j+3+6)-datas(i,j+3);endend

饮闲·2020-09-02 19:32

数学建模方法自己归纳总结（建模参考用，包含相应例题以及MATLAB代码）

神经网络模糊识别贝叶斯判别分类方法：模糊聚类分析（模糊数学，模糊矩阵，k截矩阵）K-means聚类分析系统聚类分析综合评价：灰色关联（贴近度）因子分析综合评价（主成分分析反过来，找隐藏的综合评价因子）TOPSIS

a1000worlds·2020-08-31 07:35

数学建模评价类——Topsis模型

引言数学建模中有一类非常常见的问题：选择最优方案，被称为评价类问题。例如：携程、美团和飞猪，三个旅游平台哪个更适合新手旅游选择？苏州、杭州、南京哪个更适合端午节出游？班里哪位同学获得奖学金等等。要做出选择，首先需要知道有哪些评价指标，继续以选择旅游地为例，可以通过知网搜索相关文章or组内头脑风暴or利用网络搜索引擎资源，得到大家选择旅游地的考虑标准：风景、人文、拥挤程度等。在每个评价指标维度给方案

是眯眯鹿哦·2020-08-24 11:56

TOPSIS法（优劣解距离法）

借鉴自清风老师课程。思路单个指标的计算方法：构造计算评分的公式：根据成绩计算评分将评分归一化不同指标的分类：统一指标类型（指标正向化）的步骤：极小型指标极大型指标1.将原始矩阵正向化。即将所有指标类型转化为极大型数值。极小型指标转化为极大型指标的公式：2.将已经正向化的矩阵进行标准化处理。为了消除不同指标量纲的影响。对其标准化的矩阵记为Z，Z中的每一个元素：举例如下（正向化标准化）：中间型指标极大

Wendy Cao·2020-08-14 00:05

TOPSIS法（优劣解距离法）笔记

TOPSIS法什么时候用？

CourserLi·2020-08-12 10:58

数学建模优劣解距离算法——Topsis模型

今天学习了Topsis法，进行一些总结：1、Topsis***试用情景：*评价类题型。n个评价对象，每个对象有m个评价指标，对这n个评价对象根据指标进行排序。

我本无忧·2020-08-11 19:09

数学建模常用模型09 ：优劣解距离法(TOPSIS法)

优劣解距离法(TOPSIS法)（备用）优劣解距离法(TOPSIS)又称理想解法，是一种有效的多指标评价方法。

Halosec_Wei·2020-08-11 17:10

数学建模学习笔记之优劣解距离法

可以用本节讲解的TOPSIS法。一、问题引入、数据标

开飞机的鹅·2020-08-11 09:03

多准则决策模型-TOPSIS方法

多准则决策–MultipleCriteriaDecisionMaking多准则决策–MultipleCriteriaDecisionMaking多准则决策是指在具有相互冲突、不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策。它是分析决策理论的重要内容之一。机理特点概述：项目众多：可进行多个项目的评判、排队和选优；因子细化：对一个项目进行研究时，每个影响因子都以主判这个项目的准则对待，并对因子的数值要进

weixin_30721077·2020-08-07 19:38

第十四章：综合评价与决策方法

14.1理想解法多属性决策问题的理想解法，即TOPSIS法，是一种有效的多指标评价方法。

victor_cs_bit·2020-08-03 23:50

数学建模集训知识大纲

数学建模集训知识大纲文章目录数学建模集训知识大纲评价算法简单加权法逼近于理想解的排序法(TOPSIS算法)层次分析法主成分分析法模糊综合评价法聚类分析法秩和比法人工神经网络熵权法灰色关联度分析预测算法插值拟合回归模型预测灰色预测

SinclairWang·2020-08-02 20:12

数学建模 --- 优劣解距离法(Topsis模型)

优劣解距离法(Topsis模型）应用场景基本过程指标类型统一指标类型---指标正向化(都转化为极大型)标准化处理计算指标得分并归一化最后用excel进行可视化应用场景层次分析法的局限性中，当决策层的指标的数据时已知而不是通过主观给出时

星码·2020-07-28 00:38

TOPSIS（优劣解距离法）学习笔记

TOPSIS学习笔记TOPSIS适用情况预备了解：指标类型TOPSIS法操作步骤Step1原始矩阵正向化Step2正向化矩阵标准化Step3计算得分并归一化TOPSIS适用情况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

weixin_44849691·2020-07-25 11:41

理想解法TOPSIS评价

这次的评价是在无量纲化数据之后进行的，具体无量纲的方法在上一篇综合评价里有详细介绍，下面直接开始介绍理想评价法所谓理想评价法，就是找到各评价标准里边（就是评价矩阵里边的每一列）的最优解，然后将没一列最优解抽象出来，构建一个虚拟的评价对象，它是在每个评价指标里边都是最好的，简单的说，就是全能的一个对象，就像一个所有科目100分的学生，然后找差距呗，和理想对象差距小的肯定是好的呗。下面给出具体求法：（

zhangyue_lala·2020-07-15 12:16

TOPSIS模型原理和MATLAB代码实现

IMMC2020：熵权TOPSIS笔记整理来自清风老师的数学建模课程：TOPSIS教程目录1.层次分析法的局限性（主观求权重方法）2.TOPSIS法引入2.1一个指标的情况2.22个指标的情况2.2.1

yanyanwenmeng·2020-07-15 11:54

基于熵权法对TOPSIS模型的修正

IMMC2020：熵权TOPSIS笔记整理来自清风老师的数学建模课程：TOPSIS教程目录1.熵权法的原理（客观赋权的方法）2.如何度量信息量的大小3.信息熵的定义4.熵权法的计算步骤4.1将输入矩阵中的负数变为正数

yanyanwenmeng·2020-07-15 11:54

Topsis优劣解距离法

上一期整理了自己学到文案，感觉过于详细。并且这样太浪费时间，因此这次我选择了思维导图的形式。如果大家觉得有帮助的话，嘻嘻给我点个赞哦！如果想要清晰的PDF版，大家留言，我会发给你的

墨*^_^*·2020-07-12 22:53

TOPSIS（基于熵权法的修正）

TOPSIS（基于熵权法的修正）为什么要修正熵权法的原理如何度量信息量的大小信息熵熵权法的计算步骤总结为什么要修正TOPSIS可以利用AHP来确定每一个评价对象的权重，但是AHP的主观性太强了，造成了结果不准确的情况

留个悬念·2020-07-12 21:20

数学建模day1 层次分析法与TOPSIS方法

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769概念：层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T.L.Saaty教授于上世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法

予山·2020-07-11 21:42

【数学建模算法汇总】

神经网络预测（备用）混沌序列预测（备用）（二）、评价与决策模糊综合评判（必须掌握）主成分分析（必须掌握）层次分析法（AHP，必须掌握）数据包络（EDA）分析法秩和比综合评价法（必须掌握）优劣解距离法（TOPSIS

陈蛋黄·2020-07-11 15:10

数学建模用熵权法+Topsis方法进行综合评价Matlab代码

这段代码能够对量纲不同的极大型数据进行综合评价，若有其他类型数据，需要首先自己将数据转换为极大型数据（正向化）。%data是n个对象、m个评价指标的正向化后的n行m列的数据。data是唯一需要从外界输入的数据X=data;[n,m]=size(X);Z=X./repmat(sum(X.*X).^0.5,n,1);%标准化fori=1:nforj=1:mp(i,j)=Z(i,j)/sum(Z(:,j

bluecyan·2020-07-10 14:52

数学建模（二）优劣解距离法Topsis模型部分

步骤：（一）统一指标类型：指标正向化（转化为极大型）（论文）越大越好极大型指标，效益型指标越小越好极小型指标，成本型指标max-x,max=max{xi}落在某个区间[a,b]是最好的，区间型指标M=max{a-min{xi},max{xi}-b}1-(a-xi)/Mxi

小帆敲代码·2020-07-10 01:28

数学建模之-- 说白了都是套路

已学模型评价类模型层次分析法TOPSIS（包括熵权法）灰色关联分析模糊综合分析插值与拟合模型插值算法拟合算法相关性模型相关性分析典型相关分析如何选用模型评价类模型关于计算权重：当题目给出数据比较多时，用熵权法

CourserLi·2020-07-06 21:29

【2.2】数学建模之TOPSIS（优劣解距离模型）|极小型、中间型、区间型指标的正向化的方法|各种指标正向化的MATLAB代码讲解

一、极小型指标转化为极大型指标二、中间型指标转化为极大型指标三、区间型指标转化为极大型指标四、各种类型指标正向化的整体代码一、极小型指标转化为极大型指标上图显示了将“与人争吵的次数”这一极小型指标转化为极大型指标的结果具体的讲极小型指标转换为极大型指标的公式如下：max⁡−x\max-xmax−x如果所有极小型指标的数据都为整数，那么也可以用如下公式进行转换：1x\frac{1}{x}x1MATL

Cohen_ina·2020-07-06 06:12

【2.1】数学建模值之TOPSIS（优劣解距离模型）的具体算法步骤详解

一、回顾层次分析法的局限性二、topsis模型的介绍三、模型的具体算法步骤四、该模型的两个注意点一、回顾层次分析法的局限性评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致矩阵差异可能会很大如果决策层中指标的数据是已知的

Cohen_ina·2020-07-06 06:11

spss/amos评价分类(问卷调查)matlab（模糊综合评价+AHP层次分析法模型）

管理类文科类的综合评价模型都可以做，一般都是层次分析法ahp，主成分pca/因子分析，灰色关联度，熵权法，topsis求指标权重，然后做一个排序。

weixin_daizuo166·2020-07-05 18:20

熵权TOPSIS助你科学决策

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法。

spssau·2020-07-03 11:52

数学建模方法——带权重的TOPSIS法

目录：topsis简介topsis法基本原理数据正向化2.1.极小型指标转化为极大型指标2.2.中间型指标转化为极大型指标2.3.区间型指标转化为极大型指标标准化评分构建总结0.topsis简介Topsis

Liu-Kevin·2020-07-02 08:04

数学建模各类算法学习笔记（附matlab代码）

目录插值和拟合线性规划综合评价1：层次分析法(AnalyticHierarchyProcess)AHP综合评价2：Topsis（优劣解距离法）最优解问题1：遗传算法Geniticalgorithm(GA

dongmie1999·2020-07-01 02:42

数学建模--topsis优劣解距离法以及利用熵权法加权

3.计算得分并归一化（D-,D+）先得到标准化的矩阵：二、topsis优

nickkkkkkkkk·2020-06-29 15:22

数学建模：十大模型与四十种常见算法

十大模型与四十种算法十大模型涉及算法评价模型层次分析法、优劣解距离法（TOPSIS)插值与拟合模型多项式插值、分段插值、Hermite插值、样条插值（一维）、N维数据插值、cftool工具箱相关模型相关系数

孤帆扁舟去·2020-06-29 05:17

推荐频道

Topsis