评价模型

优劣解距算法（TOPSIS）

简介：

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。

步骤：

  • 将原始矩阵正向化
  • 将正向化矩阵标准化
  • 计算得分并归一化

方法和原理：

原始矩阵正向化：

一般来说，常见的指标有四种指标：

指标名称 指标特点 例子
极大型（效益型）指标 越大（多）越好 成绩、GDP增速、企业利润
极小型（成本型）指标 越小（少）越好 费用、坏品率、污染程度
中间型指标 越接近某个值越好 水质量评估时的PH值
区间型指标 落在某个区间最好 体温、水中植物性营养物量

TOPSIS方法要将所有的指标进行正向化处理，即统一转化为极大型指标。

  • 极小型—>极大型：一般转换公式为：max-x,或者1/x公式是不唯一的

  • 中间型—>极大型：

  • 区间型—>极大型：

正向化矩阵标准化：（这个方法是不唯一的，但目的都是为了统一量纲）

计算得分并且进行归一化：

这里可以参考博客：(30条消息) 清风数学建模学习笔记——TOPSIS法（优劣解距离法）_Xiu Yan的博客-CSDN博客_topsis

或者书籍。

主成分分析法（暂时埋坑

一是时间有点紧了，二是确实没什么时间学习了，先埋坑，后续再补吧呜呜。