【精品】灰关联熵性质及其应用研究23页PPT
合集下载
灰色系统分析方法.精选优秀PPT
〔1〕均值化变换：先分边求出各个序列的平均值，再 用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新 的数据列即为均质化序列。
〔2〕初值化变换：分别用同一序列的第一个数据去除 后面的各个原始数据得到新的倍数数列，即为初值化 数列。
一、灰色关联度分析
〔此处不做详细讲解：本人还没有掌握，实用性不强〕 而灰色数列GM〔2,1〕模型为单序列二阶线形动态模型，它改进了这种局限性，不仅可以预测，还可以进行动态分析。
一、灰色关联度分析
设 x1,x2, ,xN为N个因素，反响各因素变化特性
的数据列分别为 x 1 t , x 2 t , , x N t ,t 1 , 2 , ,M
因素 x j 对 x i 的关联系数定义为
i(k ) m i m x 0 k k i x n x 0 ik ik n x i k m m m iam x 0 k x a k a x x 0 x ix k a k x ix k
主要内容
一、灰色关联度分析 二、灰色GM〔1,1〕模型 三、灰色GM〔2，1〕模型 四、灰色GM〔1，N〕模型
一、灰色关联度分析
关联度是对两个系统或两个因素之间关联性大小 的度量。灰色关联度分析法是建立在灰色系统理 论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 它根据评价因素间开展态势的相似和相异程度来 确定评价因素的关联程度。 关联度分析的核心是计算关联系数和关联度。
二、灰色GM〔1,1〕模型 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 为两级最大差； 灰色关联度分析法是建立在灰色系统理论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 第二步：在“其他〞菜单栏中找到“灰色系统方法〞，在其箭头里找到“灰色系统分析〞 例如，时间序列〔1，3，4，7，5，9〕变化趋势不明显，对其元素进行雷杰可以生成一列趋势明显的序列〔1，2，8，15，20，29〕。 原始数据变换方法如下： 〔3〕标准化变换：先分别求出各个序列的平均值和标准差，然后将各个原始数据渐趋平均值再除以标准差，得到的数据即为标准化序列。 x(t+1)=1989033.
〔2〕初值化变换：分别用同一序列的第一个数据去除 后面的各个原始数据得到新的倍数数列，即为初值化 数列。
一、灰色关联度分析
〔此处不做详细讲解：本人还没有掌握，实用性不强〕 而灰色数列GM〔2,1〕模型为单序列二阶线形动态模型，它改进了这种局限性，不仅可以预测，还可以进行动态分析。
一、灰色关联度分析
设 x1,x2, ,xN为N个因素，反响各因素变化特性
的数据列分别为 x 1 t , x 2 t , , x N t ,t 1 , 2 , ,M
因素 x j 对 x i 的关联系数定义为
i(k ) m i m x 0 k k i x n x 0 ik ik n x i k m m m iam x 0 k x a k a x x 0 x ix k a k x ix k
主要内容
一、灰色关联度分析 二、灰色GM〔1,1〕模型 三、灰色GM〔2，1〕模型 四、灰色GM〔1，N〕模型
一、灰色关联度分析
关联度是对两个系统或两个因素之间关联性大小 的度量。灰色关联度分析法是建立在灰色系统理 论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 它根据评价因素间开展态势的相似和相异程度来 确定评价因素的关联程度。 关联度分析的核心是计算关联系数和关联度。
二、灰色GM〔1,1〕模型 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 如上面的例子在DPS中操作，完全可以用傻瓜式操作实现。 为两级最大差； 灰色关联度分析法是建立在灰色系统理论根底上的一种对系统开展变化态势的定量描述。 第二步：在“其他〞菜单栏中找到“灰色系统方法〞，在其箭头里找到“灰色系统分析〞 例如，时间序列〔1，3，4，7，5，9〕变化趋势不明显，对其元素进行雷杰可以生成一列趋势明显的序列〔1，2，8，15，20，29〕。 原始数据变换方法如下： 〔3〕标准化变换：先分别求出各个序列的平均值和标准差，然后将各个原始数据渐趋平均值再除以标准差，得到的数据即为标准化序列。 x(t+1)=1989033.
《灰色关联度》课件
灰色关联度应用
市场调研
利用灰色关联度分析市场数据，了解不同因素 对市场的影响程度，为决策提供参考。
投资分析
通过灰色关联度分析不同投资因素的关联程度， 帮助投资者选择合适的投资方向。
灰色关联度的优缺点
1 优点
简单易懂，适用范围广，能够提供可靠的关联结果。
2 缺点
对数据的灵敏度较高，对初始数据的精度要求较高。
选取几个成功案例，分析其关联度结果，探讨背后的关键因素。
总结与展望
灰色关联度的未来发展
展望灰色关联度在未来的发展方 向，探索新的应用和方法。
灰色关联度在实践中的应用 总结
介绍灰色关联度在实际应用中的 实例，展示其实用价值。
对整个灰色关联度的课程内容进 行总结，强调关键观点。
《灰色关联度》PPT课件
这是一份关于灰色关联度的PPT课件，通过图文并茂的形式，向大家介绍什么 是灰色关联度以及它的应用、优缺点和未来发展。
什么是灰色关联度？
灰色关联度是一种用于分析变量之间关联程度的方法，通过计算得出关联度指数，帮助人们理解变量之间的相 关关系。
灰色关联度的计算
灰色关联度的计算方法包括主因素序列扩展、关联系数计算和关联度计算三个步骤，通过数学模型得出关联度 指数。
灰色关联度与其他关联度的比较
精确度
灰色关联度在某些情况下可能优于其他关联度方法， 能够提供更准确的相关分析结果。
稳定性
灰色关联度的稳定性较好，对数据的误差和噪声具 有一定的容错能力。
灰案例分析，展示灰色关联度在不同领域的应用，如经济、环境等。
2
成功案例解析
灰色关联分析法及其应用案例ppt课件
灰色关联分析方法灰色关联分析方法应用实例灰色关联分析方法灰色关联分析方法一关联分析概述一关联分析概述社会系统经济系统农业系统生态系统等抽象系统包含有多种因素这些因素哪些是主要的哪些是次要的哪些影响大哪些影响小那些需要抑制那些需要发展那些事潜在的哪些是明显的这些都是因素分析的内容
关联分析概述 关联系数与关联度 应用实例
1
1 (1(1),1(2),1(3),1(4),1(5),1(6)) (1, 0.955, 0.894, 0.848, 0.679, 0.583)
同理有
2 (2 (1),2 (2),2 (3),2 (4),2 (5),2 (6)) (1, 0.982, 0.602, 0.615, 0.797, 0.383)
1(5) 1(6)
因此，我们有
1(1)
1.4 1(1) 1.4
1.4 0 1.4
1
1(2)
1.4 1(2) 1.4
1.4 0.066 1.4
0.955
SUCCESS
THANK YOU
2019/5/6
1 (3)
1.4 1(3) 1.4
1.4 0.166 1.4
3 (3(1),3(2),3(3),3(4),3(5),3(6)) (1, 0.933, 0.52, 0, 49, 0.4, 0.34)
关联系数的数很多，信息过于分散，不便于比较，为此有
必
要将各个时刻关联系数集中为一个值，求平均值便是做这种
信
息处理集中处理的一种方法。ri
1 N
N
i (k)
k 1
关联度的一般表达式为：
无量纲化的方法常用的有初值化与均值化，区间相对值化。 初值化是指所有数据均用第1个数据除，然后得到一个新的数 列，这个新的数列即是各个不同时刻的值相对于第一个时刻
关联分析概述 关联系数与关联度 应用实例
1
1 (1(1),1(2),1(3),1(4),1(5),1(6)) (1, 0.955, 0.894, 0.848, 0.679, 0.583)
同理有
2 (2 (1),2 (2),2 (3),2 (4),2 (5),2 (6)) (1, 0.982, 0.602, 0.615, 0.797, 0.383)
1(5) 1(6)
因此，我们有
1(1)
1.4 1(1) 1.4
1.4 0 1.4
1
1(2)
1.4 1(2) 1.4
1.4 0.066 1.4
0.955
SUCCESS
THANK YOU
2019/5/6
1 (3)
1.4 1(3) 1.4
1.4 0.166 1.4
3 (3(1),3(2),3(3),3(4),3(5),3(6)) (1, 0.933, 0.52, 0, 49, 0.4, 0.34)
关联系数的数很多，信息过于分散，不便于比较，为此有
必
要将各个时刻关联系数集中为一个值，求平均值便是做这种
信
息处理集中处理的一种方法。ri
1 N
N
i (k)
k 1
关联度的一般表达式为：
无量纲化的方法常用的有初值化与均值化，区间相对值化。 初值化是指所有数据均用第1个数据除，然后得到一个新的数 列，这个新的数列即是各个不同时刻的值相对于第一个时刻
灰色系统与灰色关联度分析PPT
数据变换的方法：极差最大化变换
f ( x(k ))
x(k ) min x(k )
k
max x(k )
k
y (k )
数据变换的方法：区间值化变换
先分别求出各个序列的最大值和最小值，然后 将各个原始数据减去最小值后再除以最大值与 最小值之差。
f ( x(k )) x(k ) min x(k )
xm ( xm (1), xm (2),, xm (n))
称映射 f : xi yi f ( xi (k )) yi (k ), k 1, 2,, n 为序列 xi 到序列 yi 的数据变换。
多指标序列的数据变换
多因素指标的数据变换主要依赖于指标的属性类 型，常用的属性类型有
常用的多指标序列的数据变换（3）
x( k ) f ( x(k )) y (k ), x(1) 0 x(1)
数据变换的方法：均值化变换
先分别求出各个序列的平均值，再用平均 值去除对应序列中的各个原始数据，所得 到的新的数据序列，即为均值化序列。
x( k ) 1 n f ( x(k )) y(k ), x x(k ) x n k 1
效益型（指标值越大越好型） 成本型（指标值越小越好型） 固定型（指标值越接近某固定值越好型） 区间型（指标值越接近某固定区间越好） 偏离型（指标值越偏离某固定值越好） 偏离区间型（指标值越偏离某固定区间越好） 等
常用的多指标序列的数据变换（1）
1）效益型：
yi (k ) xi (k ) min xi (k )
数据转换的基础知识
序列：x ( x(1), x(2),, x(n)) 映射：序列到序列的数据变换。 序列 x 到序列 y 的数据变换：
灰关联熵性质及其应用研究
精选版课件ppt
17
实例分析
精选版课件ppt
18
实例分析
精选版课件ppt
19
实例分析
精选版课件ppt
20
结束语
从以上分析结果表中，根据灰关联度准 则，可以看出，双鸭山国家生态工业示 范园区的的综合效益为“良好”，整体 规划效果较好，能够促进双鸭山市的整 体发展。与文献[16]中的根据最大隶属 度原则所得的结果相同，说明了此方法 的有效性。
①在各点关联系数分布离散的情况下，由点关联系数 值大的点决定总体关联程度的倾向；
②平均值掩盖了许多点关联系数的个性，没有充分利
用由点关联系数提供的丰富信息，如采用加权平均则
需逐点确定权系数，无论采用什么方法确定权重，总
是会渗入一定的主观因素，而且当点数较多时，科学
确定权重的过程本身9
灰关联熵的性质
精选版课件ppt
10
灰关联熵的性质
精选版课件ppt
11
灰关联熵的性质
精选版课件ppt
12
灰关联熵的性质
精选版课件ppt
13
灰熵关联度的性质
精选版课件ppt
14
灰熵关联度的性质
精选版课件ppt
15
灰熵关联度的性质
精选版课件ppt
16
实例分析
利用双鸭山生态工业园的指标和国家生 态工业园综合评价指标标准为数据做他 们之间的灰熵关联度。各指标值见表1。
本文基于上述研究的不足，在灰关联熵研究的基础之 上给出了灰关联熵的性质以及熵关联度的性质，并结 合具体的实例研究了灰关联熵的应用。
精选版课件ppt
4
灰关联熵分析方法
精选版课件ppt
5
灰关联熵分析方法
灰色关联熵
灰色关联熵
摘要：
1.灰色关联熵的概念和背景
2.灰色关联熵的应用领域
3.灰色关联熵的计算方法和实例
4.灰色关联熵的发展趋势和前景
正文：
灰色关联熵是一种用于度量信息不确定性的指标，由我国学者提出，属于信息科学和数据挖掘领域的研究内容。
灰色关联熵主要用于研究灰色系统的不确定性，能够有效处理灰色数据，对于实际应用具有重要的价值。
灰色关联熵的应用领域广泛，包括金融、气象、医疗、社会管理等各个方面。
在金融领域，灰色关联熵可以用于度量投资风险，帮助投资者做出更明智的决策；在气象领域，灰色关联熵可以用于预测天气，提高天气预报的准确性；在医疗领域，灰色关联熵可以用于疾病诊断，提高诊断的准确性。
灰色关联熵的计算方法主要包括两种：一种是基于信息熵的计算方法，另一种是基于最小二乘法的计算方法。
其中，基于信息熵的计算方法比较常用，它通过计算信息的不确定性来度量灰色关联熵。
基于最小二乘法的计算方法则通过最小化误差的平方和来计算灰色关联熵。
随着信息科技的发展，灰色关联熵的研究也取得了新的进展。
目前，灰色关联熵的研究主要集中在如何提高其计算效率和准确性，以及如何将其应用于更多的领域。
灰色关联评价模型及其应用
灰色关联分析优点
1.灰色关联分析方法弥补了用数理统计方 法作系统分析所导致的缺憾，它对样本量 的多少和样本有无规律同样适用，而且计 算量小，十分简便，更不会出现量化结果 与定性分析结果不符的情况。
2.在对非线性、离散以及动态的数据进行 量化分析和评价等领域具有独特的优越性 。
3.它根据序列曲线几何形状的相似程度来 判断为了克服系统分析中的回归分析的局 限性。
分别对定量指标进行区间值化处理。 对k=8安全管理人员平均资历(年)这一指标作区间值化处 理由于：
故同理，分别对k=9，12，14，15，30，31指标作区间值 化处理。
4.得到新的参评数据序列
5.确定标准数据序列
根据高校校园安全灰色关联评价模型原理和 数据处理方式，对于新的安全评价指标数据 ，不同学校的同一指标数据相比较，选择能 说明学校安全状态最好的数据作为标准数据 序列，除重大事故发生频率(次/季度)和千人 死亡率(%0)这两个指标外，其他的指标数据 数值越大说明该校园在某一方面安全现状越 好。标准数据选用各项评价指标的最优值。
灰色关联系数
是第一级最小差 是第二级最小差 ; 是第二级最大差; 为分辨系数，是为了消弱最大绝对差因过大而失真的 影响，以提高灰色关联系数之间的差异显著性而人为 给定的系数，取值范围为0.1一 1.0，一般取0.5。
由于关联系数
数目较多，信息不集中，不能够进
行单元比较，为此将 与 关联系数取平均值
定义为
序列之间的关 联度，即:
1.建立原始数据表
2.数据处理及计算
1.评价指标及编号 令:k=1，校园安全领导机构安全；k=2，安全管理 ;k=3，安全教学管理；k=4，校园安全文化建设； k=5，校园治安状况；k=6，周边治安状况 2.对定性指标量化处理
灰色关联分析法ppt课件
min i
(
i
(min))
0.5
max i
(
i
(max))
x0 (k )
xi (k )
0.5
max i
(
i
(max))
式中，i (k)是第 k个时刻比较曲线 xi与参考曲线 x0 的相对差值， 它称为 xi对 x0 在 k时刻的关联系数。其中，0.5是分辨系数，记为 一般在0与1之间选取；
灰色关联分析方法
1
灰色关联分析方法
关联分析概述 关联系数与关联度 应用实例
2
一、关联分析概述
社会系统、经济系统、农业系统、生态系统等抽象系统包 含有多种因素，这些因素哪些是主要的，哪些是次要的，哪些 影响大，哪些影响小，那些需要抑制，那些需要发展，那些事 潜在的，哪些是明显的，这些都是因素分析的内容。
7
miin(i (min))
mai x(i (max))
=
min(min
i
k
x0 (k)
xi (k)
)
=
max(max
i
k
x0 (k)
xi (k)
)
8
关联系数计算
虽然两级最大差与最小差容易求出，但一般不能计算关联系 数，这是由于作关联度计算的数列的量纲最好是相同的，当量 纲不同时要化为无量纲。此外还要求所有数列有公共交点。为 了解决这两个问题，计算关联系数之前，先将数列作初值化处 理，即用每一个数列的第一个数xi (1) 除其它数 xi (k)，这样既可使 数列无量纲又可得到公共交点xi (1) 即第1点。
1 2.25 2.8
第二步 求两级最小差与最大差