《綜合評價方法m》ppt課件-預覽頁
【正文】 模 評 型 依指標nyyy ,21? 對nsss ,21? 排序或分類 一、 綜合評價的基本概念 2022/2/12 13 （ 1）綜合評價的用意？ （ 2）采樣問題 （ 3）評價指標的確定 （ 4）兼顧不同類評價指標的作用 （ 5）真實、可靠的評價指標的信息的獲取 （ 6）單位、量級、量綱對結果的影響 （ 7）權重系數的確定 （ 8）主觀因素的影響 （ 9）一個綜合指標的合成 （ 10）不同類指標的一致化 綜合評價的一般問題 一、 綜合評價的基本概念 2022/2/12 14 二、綜合評價的一般方法 評價指標體系的建立及篩選方法 盡量少地選取主要的評價指標用于實際評價。 12( , , ) , 1 , 2 , , .i i i inx x x x i n??? ?1,m a x , ( 1 , 2 , , ) .j i j k ji k nd x x j m??? ? ?0 1 2 0m in{ , , , }, ( 1 ) .jmd d d d j m? ? ?0 0jd ?2022/2/12 18 評價指標的預處理方法 二、綜合評價的一般方法 評價指標類型的一致化 評價指標的無量綱處理 2022/2/12 19 二、綜合評價的一般方法 評價指標的預處理方法 —— 一致化 極大型 :期望取值越大越好； 極小型 :期望取值越小越好； 中間型 :期望取值為適當的中間值最好 。 評價指標的預處理方法 —— 一致化 二、綜合評價的一般方法 2022/2/12 22 評價指標的預處理方法 —— 數據指標的無量綱化處理 ? 指標的無量綱化就是把不同計量單位的指標數值，改造成可以直接加總的同量綱數值，即通過數學變換，消除計量單位對原數據的影響。 1 , 2 , , )i n j m??[ 0 ,1 ]ijx? ?112 2111[ ( ) ]nj ijinj ij jixxns x xn???????11m a x { }m in { }j ijinj ijinMxmx?????? 二、綜合評價的一般方法 2022/2/12 24 3 定性（模糊）指標的量化處理方法 ? 在實際中，很多問題都涉及到定性，或模糊指標的定量處理問題。 2022/2/12 26 假設有多個評價人對某項因素評價為 A， B， C， D,E共 5個等級 : {v1 ,v2 ,v3 ,v4,v5}。 據實際情況可構造其他的隸屬函數。但由于不同科目試題的難易程度、分量都不一定相同，其分數的“含金量”并不相同，因而不能相加。 主觀賦權： 由評價者主觀上對評價指標的重視程度來確定 。 2022/2/12 33 權重系數的確定 —— 基于指標差異的賦權方法 二、綜合評價的一般方法 突出整體差異的拉開檔次法： 綜合評價模型 ， 被評價對象的綜合指標值 的平均值和方差為 求權重系數 ， 使方差 最大 。 對不完全獨立的情況，其結果將導致各指標間信息的重復，使評價結果不能客觀地反映實際。其中jw為權系數，且要求1?jx。 基于這種思想的綜合評價方法稱為 逼近理想點的排序方法（ The tec hni que for or der pre fe ren ce b y sim i lar ity to ideal sol ution ，簡稱為 TOPSIS ）。 按照 ),2,1( niyi ??值的大小對各被評價方案進行排序選優(yōu)，其值越小方案就越好。而對 每 一 個kp都包含一個( ) ( )[ , )iikkab，且( ) ( )iikkab ? ( 1 , 2 , , 。 動態(tài)加權問題的一般提法 三、動態(tài)加權綜合評價方法 2022/2/12 45 解決問題的步驟 : （ 1）將各指標做標準化處理 （ 2）根據各屬性的特性構造動態(tài)加權函數 （ 3）構建問題的綜合評價模型，并作出評價 動態(tài)加權問題的一般提法 三、動態(tài)加權綜合評價方法 2022/2/12 46 動態(tài)加權函數的設定 （ 1 ） 分段變冪函數 1( ) ( )( ) ,[ , ]( 1 , 2 , , )kiiikkw x xx a bkK???， 其中 1 im?? 。 若每個系統(tǒng) 的 m 個屬性都 N 組樣本觀測值{}ijx，則每一個系統(tǒng) 都 有 N 個綜合評價指標值( ) ( 1 , 2 , , 。 相應的 都有 N 組 本觀測值為{ }( 1 。 三、動態(tài)加權綜合評價方法 綜合排序方法 2022/2/12 52 其它綜合評價方法的應用 ? 多元統(tǒng)計方法 ——主成分分析法、因子分析法、聚類分析法 ? 模糊數學方法 ——模糊綜合評價（評判） ? 灰色系統(tǒng)分析方法 ? 神經網絡方法 ? … 2022/2/12 53 1. 對評價指標體系篩選的最小均方差法、極小極大離差法應用 Matla
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