评价类_基于熵权法对Topsis模型的修正 （清风数学建模）

原创 已于 2024-06-26 20:18:35 修改 · 1.1k 阅读 · 18 ·
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#数学建模

于 2024-06-24 20:43:39 首次发布

基于熵权法对Topsis 模型的修正

熵权法的计算步骤

第一步 非负性

第二步 归一化

计算

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【评价模型】基于熵权法的综合评价模型
Fanjufei的博客
05-21 1180
目录 1、问题描述 2、问题思路 3、模型建立与求解 3.1 城市宜居的概念 3.2 城市宜居评价指标体系的确定 3.2.1 评价指标设立的原则 3.2.2现有的评价指标体系 3.2.3城市宜居的评价指标 4、城市宜居的综合评价模型 1、问题描述 通过查阅资料， 筛选评价宜居城市的主要指标， 并阐述这些指标的合理性。 根据所筛选的主要指标， 建立评价宜居城市的数学模型。 2、问题思路 要求选择主要指标， 建立对城市宜居性的综合评价模型。 由于城市宜居性受多种复杂因素作用...
【数学建模笔记】评价模型-基于熵权法的TOPSIS模型
随手写写
01-05 1443
视频课地址：https://www.bilibili.com/video/BV1eRyVYUEhg本系列文章和课程一样，只使用Python实现，好久没玩数学建模了国赛中不能再用TOPSIS，可以做辅助算法。熵权TOPSIS方法是一种结合熵权法和TOPSIS的决策分析模型。（可以把TOPSIS换成别的评价方法，或者赋权重方法换成不是熵权法的方法，比如随机森林，也可以在TOPSIS之前聚个类）熵权法基于信息熵理论，用于计算决策指标的权重。
结合熵权法的topsis方法的代码.zip
09-13
结合熵权法的topsis方法的代码，由于本身函数较多，还有一些数据作为例题所以没有办法单独放在网页上，只能通过压缩包下载
topsis算法和熵权法的代码实现
2302_79394843的博客
01-09 606
【代码】topsis算法和熵权法的代码实现。
用java实现基于熵权G1法的CBR相似案例筛选方法，找出历史相似水污染事件
英勇的博客
02-05 657
一、 想要具体了解基于熵权G1法的CBR相似案例筛选方法的，可以去看这篇论文： 这里举一个具体的例子来说明如何计算两件事的相似程度 第一件事的数组[1, 0, 0.5, 0.3, 0.8] 第二件事的数组[1, 1, 0.7, 0.1, 0.8] 那么相似程度是这样算的： sim=(1-|1-1|)*0.2+(1-|0-1|)*0.2+(1-|0.5-0.7|)*0.2+(1-|0.3-...
熵权法计算权重（java版）
冬山兄的博客
10-19 3387
前言：熵权法，也称为熵决法，客观求权重比，在评价类模型中相对比较简单。根据已知评价对象 指标的数值来确定每个指标所占的权重，在相对数据集合中，以算法的形式剔除主观因素，以客观的方式获取到相关权重。
TOPSIS熵值法R代码.R
04-06
topsis评价类算法+熵权法确定权重，r语言代码，可以直接代入数据进行运行，简单方便，私人编写的。
MATLAB实现基于熵权法对Topsis模型的修正【数学建模、科学计算算法】.zip
04-14
在这个名为“MATLAB实现基于熵权法对Topsis模型的修正”的项目中，我们深入探讨了如何使用MATLAB来改进Topsis（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）决策分析模型，并利用熵权法来...
temp.zip_TOPSIS-熵权法_topsis熵权_topsis熵权法_熵权_熵权法TOPSIS
07-15
数学建模中的一种评价算法--基于topsis熵权评价法和改进的灰色预测模型代码，里面的内容根据自己的情况改。
数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
qq_60678226的博客
06-15 2535
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。...
TOPSIS-熵权法,topsis熵权法,matlab
09-10
计算TOPSIS-熵权法中的权重和指数综合得分
结合熵权法的TOPSIS方法
09-27
结合熵权法的topsis方法的代码，由于本身函数较多，还有一些数据作为例题所以没有办法单独放在网页上，只能通过压缩包下载
熵权-TOPSIS综合评价MATLAB程序.txt
01-23
以下是我搜寻的熵值法求权重并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码，自己试过了，是有用的，分开来使用，先求权重，再进行TOPSIS评价。第一次发博，如有不合规或错误的地方，请谅解。 先用熵值法求权重，再将权重代入TOPSIS里使用，分开来算。
熵值TOPSIS（一次性）.ipynb
08-28
结合了熵值法和TOPSIS法的熵值TOPSIS综合评价，用熵值法确定权重，运用权重计算综合得分。
基于熵权TOPSIS法的重庆能源安全研究
06-04
从能源供应、能源需求、能源使用三个方面构建区域能源安全评价指标体系,并借助熵权TOPSIS法对2006-2016年重庆的能源安全状况进行评价,再利用灰色关联法探讨各指标与重庆总能源安全、能源供应安全、能源需求安全、能源使用安全的关联程度。研究发现:重庆的能源安全呈曲折上升,从临界安全—较不安全—临界安全的变化态势。其中,能源需求、能源使用呈曲折上升的变化趋势,多处于临界安全状况;能源供应呈现下降—上升—下降的变化趋势,多是处于较不安全状态。生产多样性、市场流动性、城镇化率、非化石能源消费比重分别是与重庆能源综合安全、能源供应安全、能源需求安全、能源使用安全的关联程度最高。
matlab 基于Topsis的熵权法2
zhanghanqmx的博客
09-13 622
基于Topsis的熵权法2 %%基于Topsis的熵权法代码 %% 熵权法部分 clc,clear; xij=xlsread('accessory1.xls','A','C2:IH147'); [rows,cols]=size(xij); % 输入矩阵的大小,rows为对象个数，cols为指标个数 k=1/log(rows); % 求k zij=xij./repmat(sum(xij.*xij).^0.5,rows,1); pij=zij./repmat(sum(zij),rows,1
数学建模用熵权法+Topsis方法进行综合评价Matlab代码
bluecyan的博客
07-10 1万+
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 for i = 1 : n for j = 1 : m p(i,j) = Z(i,j) / sum(Z(:,j));
熵值法 java_权重系数确定问题
weixin_40004212的博客
02-27 1575
根据各个指标获得综合指标时，由于各个指标对综合指标的贡献度不同，相应权重也应不同，对综合指标贡献大的指标更重要，应该分配更大的权重。如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。一、熵值法1、熵的概念信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越小。可用熵值...
基于熵权法的topsis分析（包含matlab源码以及实例）
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m0_62558103的博客
08-18 3万+
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基于熵权法对topsis模型修正
最新发布
01-14
### 使用熵权法改进TOPSIS模型的方法 #### 方法概述 传统的TOPSIS方法依赖于主观赋予权重来衡量不同指标的重要性。然而，这种方法可能导致结果偏差，因为人为设定的权重可能无法完全反映实际情况。为了克服这一局限性，可以引入熵权法自动计算各个指标的客观权重。 熵权法通过分析数据本身的离散程度来确定各指标的重要度。具体来说，如果某个指标的数据差异较大，则该指标对于区分备选方案更为重要；反之则不那么重要。因此，利用熵权法能够更科学合理地分配权重给不同的评估标准[^2]。 #### 改进后的流程说明 1. **数据预处理** - 对原始数据进行必要的清洗和转换操作； - 将所有效益型指标转化为成本型指标或相反（视具体情况而定），使得后续计算统一方向上的最优解。 2. **标准化处理** - 鉴于不同量纲之间可能存在数量级差异，在比较之前需先做无量纲化变换。 3. **构建概率矩阵并求取信息熵** - 根据标准化后的数值建立相应的概率分布表； - 应用公式\[E_j=-k\sum_{i=1}^{m}(p_{ij}\ln p_{ij})\]计算第\(j\)项特征的信息熵值，其中\(k=\frac{1}{\ln m}\)，\(m\)表示样本总数。\(^4] 4. **获取信息效用值与权重向量** - 利用\[g_j=(1-E_j)\]得到各项属性的信息效用值； - 权重定义为:\[\omega_j=\frac{g_j}{\sum g_i}, i \in [1,n]\],这里n代表总的属性数目. 5. **计算加权规范化决策矩阵中的理想点坐标** - 正理想解(A+)\[A^+=max(\omega_iz_{ij}), j \in J_B; min(\omega_iz_{ij}), j \in J_C\] - 负理想解(A-)\[A^-=min(\omega_iz_{ij}), j \in J_B; max(\omega_iz_{ij}), j \in J_C\] 这里,\(J_B,J_C\)分别指代收益类, 成本类指标集合.\(^1] 6. **测量相对接近度** - 分别求得每个待评对象到正负理想点的距离D+, D-, 并据此得出贴近度C*. 7. **排序输出最终结果** ```python import numpy as np from math import log def entropy_weight(data): """Calculate the weight vector using Entropy Method""" # Step 0: Data Preprocessing & Normalization norm_data = data / np.sum(data, axis=0) # Step 1: Construct Probability Matrix P and Calculate Information Entropy E prob_matrix = norm_data / np.tile(np.sum(norm_data, axis=0), (data.shape[0], 1)) epsilon = 1e-6 # Avoid division by zero error when calculating ln(p_ij) info_entropy = -np.sum(prob_matrix * np.log(prob_matrix + epsilon), axis=0) / log(len(data)) # Step 2: Get Utility Value G And Weight Vector Omega utility_value = 1 - info_entropy omega_vector = utility_value / sum(utility_value) return omega_vector if __name__ == "__main__": # Example dataset with three attributes for five alternatives example_dataset = np.array([[0.8, 0.6, 0.9], [0.7, 0.8, 0.7], [0.6, 0.9, 0.6], [0.9, 0.7, 0.8], [0.7, 0.7, 0.7]]) weights = entropy_weight(example_dataset) print(f"Weights calculated via Entropy Method are {weights}") ```
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