數(shù)學(xué)建模解題思路與方法(編輯修改稿)
2025-02-11 08:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 判別分析 回歸分析 模糊建模（ GM（ 1,1）） 圖論（略） 遺傳算法（略） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方法的選擇 大家已了解的方法： 層次分析法 統(tǒng)計(jì)分析 （主成分，因子，聚類） 判別分析 回歸分析 模糊建模（ GM（ 1,1）） 圖論（略） 遺傳算法（略） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方法的選擇 我們的選擇： 關(guān)于排序： 層次分析法（我們的數(shù)據(jù)層次感不強(qiáng)，且層次 分析要主觀確定權(quán)重） 主成分，因子（ KMO檢驗(yàn)沒通過） —— 多目標(biāo)決策分析方法： TOPSIS 法。 關(guān)于預(yù)測： 回歸分析 模糊建模（ GM（ 1,1）） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （方法上更為現(xiàn)代，誤差較小，但有時(shí) 有過擬合的現(xiàn)象 —— 模糊粒子化）
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