基于熵权法对TOPSIS模型的修正

最新推荐文章于 2025-08-05 17:20:40 发布
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分类专栏： matlab基础 文章标签： python 人工智能 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62449055/article/details/128726629
本文探讨了层次分析法的主观性问题，并介绍了熵权法作为更客观的赋权方法。熵权法通过信息熵的概念，利用数据的变异程度（如方差或标准差）来确定权重。步骤包括数据标准化、计算概率和信息熵，从而提供一种更为科学的决策支持工具。

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文章目录

概述

层次分析法存在主观性太强，权重不准的情况
熵权法则是一种客观的赋权方法
在这里插入图片描述

变异程度可以理解为方差或标准差

信息量的大小

越有可能发生的事情，信息量越小
越不可能发生的事情，信息量越大
用概率表示信息量的大小
在这里插入图片描述

信息熵的定义

在这里插入图片描述

信息熵越大，信息量越小

熵权法的步骤

1、标准化
在这里插入图片描述
2、求得概率

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基于熵权法对TOPSIS法模型的修正
qq_52100895的博客
08-04 7009
TOPSIS法（优劣解距离法）是一种常用的综合评价方法，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。同时TOPSIS法也可以结合熵权法使用确定各指标所占的权重。
数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
qq_60678226的博客
06-15 2528
topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。（主观性太强）针对层次分析法主观性太强的弊端，我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。...
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基于熵权法对Topsis模型的修正
m0_60541499的博客
09-05 2478
基于熵权法对Topsis模型的修正
评价类模型-基于熵权法的Topsis模型★★★★
huahua121_的博客
07-15 2475
基于熵权法的Topsis模型是对Topsis模型的补充，因为层次分析法具有较大的主观色彩，对于最终得分来说，缺乏客观性，而熵权法是基于数据本身进行分析，所以更加推荐使用熵权法。使用步骤与Topsis模型差不多，但是引入新的指标——信息效用值来评价问题，将信息效用值归一化后，再计算对于的权重。熵权法只是一个确定权重的方法，一般和别的方法（如TOPSIS法）一起使用。
数学建模【基于熵权法对TOPSIS模型的修正】
W_O_Z的博客
03-04 959
在前面有关于TOPSIS法和熵权法的介绍，我们可以知道TOPSIS有一个和层次分析法共有的问题，就是各个指标的权重是由我们主观或根据专家的主观评价估计的。熵权法的另一个问题是，因为概率p是位于0-1之间，因此需要对原始数据进行标准化，我们应该选择哪种方式进行标准化呢？举一个比较极端的例子。X和Y两个指标用来评定班上谁是三好学生，X表示违纪上档案的次数，Y表示逃课的次数，毫无疑问X对评定的影响程度大，但几乎所有的人的X都是0，所以X的权重就会很小，这时候万一有人违纪了但是没有迟到，不可能把三好学生给他吧。
数模学习day07-基于熵权法对Topsis模型的修正
WenJGo的博客
01-04 2111
基于熵权法对Topsis模型的修正
【5.0】 基于熵权法对TOPSIS模型的修正
weixin_45615071的博客
08-11 1712
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) 判断输入的矩阵中是否存在负数，如果有则要重新标准化到非负区间（后面计算概率时需要保证每一个元素为非负数） 假
评价类_基于熵权法对Topsis模型的修正 （清风数学建模）
ysjy13的博客
06-24 1175
disp(max(Z)) ===》 每列的最大值 0.3216 0.3342 0.4009 0.3065。disp(repmat(max(Z),n,2) ===> n的位置是 往下复制 且往右多复制一份。disp( max( max(Z) ) ) ===》 整个矩阵的最大值 0.4009。disp(repmat(max(Z),n,1)) ===> n的位置是 往下复制。方便理解的matlab 代码。sum(S) 这是求和。
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基于熵权法对topsis模型修正
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