灰色关联综合评价汇总.

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全国北方片小粒花生品种的灰色关联度综合评价

现代农业科技2021年第6期农艺学全国北方片小粒花生品种的灰色关联度综合评价杨海棠李盼于沐胡延岭刘软枝石彦召吴小波邱冬云(郑州市农林科学研究所,河南郑州450000)摘要为了解全国北方片小粒花生育种现状和品种的综合性状表现，利用灰色系统理论对2017年全国北方片小粒组13个参试花生品种的12个主要性状进行了综合评价。

结果表明：有11个参试品种的加权关联度值均比对照花育20号高，其中郑农花23号加权关联度值排名第一，属高油酸高产综合性状表现最好的品种；全国北方片小粒花生整体育种水平较高，其中郑农花23号、金华19号、冀5059、花育6802、商花5号和开农92,综合性状优良，适宜在全国北方片推广应用。

关键词小粒花生；品种；灰色关联度；全国北方片中图分类号S565.2文献标识码A文章编号1007-5739(2021)06-0037-03D01：10.3969/j.issn.1007-5739.2021.06.016开放科学(资源服务)标识码(OSID)：中国是世界上最大的花生生产和出口大国,年总产达1500t,占世界花生总产的43%［1］，加工总产值约1500亿元,居世界之首,是为数不多具有比较优势和国际市场竞争力的农产品。

我国目前食用植物油自给率不足40%,迫切需要进一步提高油料生产能力，提高花生产量和品质是缓解油脂供需矛盾的重要途径現目前，生产上大力推广的高油酸花生可以降低低密度脂蛋白胆固醇和心血管疾病风险因子及动脉粥样硬化发展，有助于控制血糖等，高油酸花生的好处不仅体现在经常食用有益于人体健康,而且体现在花生加工品货架期显著延长，更适合制造生物柴油、种用高油酸花生耐储藏等多个方面［3］。

作物新品种的综合评价是育种工作的重要环节,以往使用的方差分析方法局限于单一的产量性状,而决定花生品种优劣的性状因素很多,如农艺性状和品质性状等，灰色关联度分析能准确判断参试品种优劣，加权关联度值可更为真实地反映品种的综合表现I。

灰色关联度评价法例子

灰色关联度评价法例子
灰色关联度评价法是一种系统分析方法，用于评估多个指标对某一目标的影响程度。

下面是一个关于选择高中学校的例子：
假设我需要选择一所高中学校，但是有以下几个指标需要考虑：
1. 学校内部教育质量排名
2. 学校师资力量情况
3. 学校设施和硬件条件
4. 学校的学科特长
为了确定以上指标对学校的选择影响的程度，我们可以进行如下的灰色关联度评价：
步骤1：收集数据
收集各个高中学校的教育质量排名、师资力量情况、设施和硬件条件以及学科特长的数据。

步骤2：归一化处理
将不同指标的数据进行归一化处理，使得不同指标的取值范围相同。

步骤3：确定参考数列
选取一组参考数列，用于评价不同指标之间的关联程度，并考虑指标的重要性。

步骤4：计算关联度
根据灰色关联度评价法的公式，计算每个指标与目标的关联度。

步骤5：确定权重
通过对每个指标的关联度进行归一化处理后，结合专家意见确定各个指标的权重。

步骤6：综合评价
根据各个指标的权重和关联度，进行综合评价，得出最终的评价结果。

通过这样的灰色关联度评价，我们可以对不同高中学校的教育质量、师资力量、设施和硬件条件、学科特长等指标进行客观的评估，并选择最符合自己需求的学校。

灰色关联分析法与TOPSIS评价法

3．对指标数据进行无量纲化无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：

x0 1 x0 2 X 0 , X 1 , , X n x m 0 x1 2 x1 1 x n 1 x n 2 x n m

与
maxmax x0 (k ) xi (k )
i 1 k 1
n
m
6．计算关联系数由（12－5）式，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数．

i (k )
min min x 0 (k ) xi (k ) max max x0 ( k ) xi ( k )
03 (t )
0.8687 0.7257 0.5213 0.7338 1.000 0.4758
最后分别对各产业与GDP的关联系数序列求算术平均可得
1 r01 (0.4191 0.3796 0.5808 0.7055 6 0.3696 0.2881) 0.4571 1 r02 (0.6067 0.5178 0.4903 0.8761 6 0.6141 0.3510) 0.5760 1 r03 (0.8687 0.7257 0.5213 0.7338 6 1.000 0.4758) 0.7209
两序列变化的态势是表现在其对应点的间距上.如果各对应点间距均较小,则两序列变化态势的一致性强,否则,一致性弱.分别计算各产业产值与GDP在对应期的间距(绝对差值),结果见表所示. 年份t
x0 (t ) x1 (t )
0.1044 0.1231 0.0547 0.0319 0.1284 0.1857
一个自然的想法就是分别将三次产业产值的时间序列与GDP的时间序列进行比较,为了能够比较,先对各序列进行无量纲化,这里采用均值化法.各序列的均值分别为： 2716,461.5,1228.83,1025.67,上表中每列数据除以其均值可得均值化序列(如表所示) 年份t GDP x0(t) 一产业 x1(t) 二产业 x2(t) 三产业 x3(t) 2000 0.7320 0.8364 0.6828 0.7440 2001 0.7588 0.8819 0.6885 0.7878 2002 0.8597 0.9144 0.7812 0.9291 2003 1.0125 1.0444 1.0237 0.9847 2004 1.2356 1.1073 1.2833 1.2363 2005 1.4013 1.2156 1.5405 1.3182

基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型

基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型第1章基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型灵活型公共交通系统是⼀个复杂的综合性系统，单⼀的常规评价⽅法不能够准确对系统进⾏全⾯评价【39】，这就要求在进⾏灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价⽅法的优缺点，构建适合该系统的综合评价模型。

本章以灵活型公共交通系统评价指标体系为基础，参考常规型公共交通系统评价⽅法，建⽴了基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型。

1.1评价⽅法适应性分析灰⾊关联度分析法基于灰⾊系统理论，是⼀种多指标、多因素分析⽅法，通过对系统的动态发展情况进⾏定量化分析，考察系统各个要素之间的差异性和关联性，当⽐较序列与参考序列曲线相似时，认为两者有较⾼关联度，反之则认为它们之间关联度较低，从⽽给出各因素之间关系的强弱和排序【50】。

与传统的其它多因素分析法相⽐【80】【81】【82】，灰⾊关联度分析法对数据量要求较低，样本量要求较少，计算量较⼩，可以利⽤各指标相对最优值作为参考序列，为最终综合评价等级的确定提供依据，⽽不必对⼤量实践数据有过⾼要求，能够较好解决灵活型公共交通系统作为新型辅助式公系统没有⾜够的经验数据⽀撑其模型参数的问题。

此外，灵活型公共交通系统评价体系是基于乘客、公交企业、政府三⽅主体的综合评价体系，涉及因素较多，指标较为复杂，部分指标之间存在关联性和重复性，信息相对不完全，⽽灰⾊系统的差异信息原理以及解的⾮唯⼀性原理，可以很好的解决这⼀问题【79】。

综上所述，认为灰⾊关联度分析法⽐较适合于灵活型公共交通系统的综合评价。

然⽽灰⾊关联度分析法将所有指标对于总⽬标的影响因素⼤⼩视作等同，没有考虑指标权重的影响，评价值可信度较低，应当通过科学的⽅法，确定指标权重，将其与关联度系数相结合，增加评价结果的科学性和有效性【83】。

常见的权重确定⽅法包括，专家打分法、等权重法、统计试验法、熵值法等。

等权重法不能很好的体现不同指标影响程度的差异性，并且在综合评价值相差不⼤时不利于⽅案的选择【84】；专家打分法、统计试验法评价的主观性较⾼，并且不适⽤于指标较多的情况【85】；⾏和正规化法、列和求逆法等指对判断矩阵的⼀部分数据进⾏利⽤，结果可信度不⾼【86】；最⼩偏差法、对数回归法等，利⽤同⼀指标不同⽅案值，认为变化程度较⼤的指标传递更多信息，应具有较⾼权重，然⽽对于灵活型公共交通系统单⽅案综合⽔平等级评价的情况，并不适⽤。

第3章灰色关联分析汇总

n
i k
(X 0, Xi )
25
灰色系统理论课件
第二节灰色关联公理与灰色关联度
灰色关联度的计算步骤如下: 第一步：求各序列的初值像（或均值像）。令
X i' X i / xi (1) ( xi' (1), xi' (2), , xi' (n)), i 0,1,2, , m
第二步：求差序列。记
.............................................. ..............................................
对于 (0,1)，令
( x0 (k ), xi (k ))
min min | x0 (k ) xi (k ) | max max | x0 (k ) xi (k ) |
X i ( xi (1), xi (2),, xi (n))
为因素的行为时间序列；
13
灰色系统理论课件
1.1
关联因素
灰色关联因素
行为指标序列若 k 为指标序号， xi (k ) 为因素 X i 关于第 k 个指标的观测数据，则称
X i ( xi (1), xi (2),, xi (n))
例：某地农业系统
1997年－2002年统计数据如下：
农业总产值
种植业总产值畜牧业总产值
X 0 (18,20,22,35,41,46)
X 1 (8,11,12,17,24,29)
X 2 (4,3,5,6,11,7)
林果业总产值
X 3 (6,6,5,12,6,10)
8
灰色系统理论课件
引言
xi (k )d 5 1/ xi (k ) xi (k ) 0

灰色关联度评价方法(10)讲解

01 (t )
x0 (t ) x2 (t )
0.0492 0.0704 0.0785 0.0112 0.0477 0.1392
02 (t )
x0 (t ) x3 (t )
0.0119 0.0289 0.0694 0.0278 0.0006 0.0832
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式中分辨系数在(0,1)内取值,一般情况下依据 (6.10)中数据情况多在0.1至0.5取值, 越小越能提高关联系数间的差异.关联系数 0i (k ) 是不超过1的正数, 0i (k ) 越小, 0i (k ) 越大,它反映第i 个比较序列Xi与参考序列X0在第k个期关联程度.
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0i (t )
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上式可变形为
(min) (max) 0i (t ) 0i (t ) (max) i 1, 2,3; t 2000, , 2005
(6.1)
0i (t )称为序列xi和序列x0在第t期的灰色关联系数(或简称为关联系数). 由(6.1)式可以看出, 取值的大小可以控制(max) 对数据转化的影响, 取较小的值,可以提高关联系数间差异的显著性,因而称为分辨系数. 利用(6.1)对表6-3中绝对差值0i (t ) 进行规范化,取 0.4, 结果见表6-4,以01 (2000)计算为例：
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表6-1是某地区2000-2005年国内生产总值的统计资料.现在提出这样的问题：该地区三次产业中, 哪一产业的变化与该地区国内生产总值(GDP)的变化态势更一致？也就是哪一产业与GDP的关联度最大呢？表6-1 某地区国内生产总值统计资料(百万元)

综合评价方法灰色评价法案例讲解

5
灰色关联法
1989年度西山矿务局五个生产矿井技术经济指标如表 6-3
By 杜小二
指标
白家庄矿杜儿坪矿西铭矿官地矿西曲矿
原煤成本
99.89 103.69 97.42 101.11 97.21
企业利润
96.91 124.78 66.44 143.96 88.36
原煤产量
102.63 101.85 104.39 100.94 100.64
1
灰色关联法
By 杜小二
1、煤矿企业经济效益的灰色关联分析法（1）应用灰色关联分析法评价煤矿企业效益，首先要构成各个系统的技术经济指标数据列：｛X1｝=｛X1(1)，X1(2)……X1(n) ｝｛X2｝=｛X2(1)，X2(2)……X2(n) ｝
∶ ∶ ｛Xm｝=｛Xm(1)，Xm(2)……Xm(n) ｝
第二步，确定个指标的重要性系数，如表6-4所示。
表6-4 各指标的重要性—权重
指标
权重
原煤成企业利产量销售量灰分全员周转回收百万吨
本
润
效率天数率死亡
0.111 0.143 0.098 0.112 0.108 0.096 0.068 0.072 0.192
8
灰色关联法
By 杜小二
第三步，计算各矿井中指标数据列对于最优参考数据列的关联度。个矿井指标数据列为：
｛X1｝= ｛ 99.89，96.91，102.63，98.47，87.51，108.35，71.67，103.25，171.20｝｛X2｝= ｛103.69，124.78， 101.85，103.16，90.27，106.39，137.16，100.00，51.35｝｛X3｝= ｛ 97.42，66.44，104.39，109.17，93.77，142.35，97.65，100.00，15.90 ｝｛X4｝= ｛101.11，143.96，100.94，104.39，94.33，121.91，171.31，99.13，53.72｝｛X5｝= ｛97.21，88.36，100.64，91.90，85.21，158.61，204.52，100.22，20.78｝

第三节灰色综合评价法

劣进行分析比较 (二)基于灰色关联度分析的灰色综合评价法的步骤
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价，多数情况是研究多对象的排序问题，即在各个评价对象之间排出优选顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型：R=E×W
式中：R=[r，r2，…，rm]'为m个被评对象的综合评判结果向量；W=[w，W2，…， Wm]为n个评价指标的权重分配向量，其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指标的关联系数根据R的数值，进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号，而且X也为单项，对于X项目的运动员来说，应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说，在X项目成绩比较好的情况下，为提高其身体素质的全面发展，应抓住弱势，积极进行X和X项目的锻
炼
灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对象，解决"小样本、贫信息、不确定"问题，是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤第
一步：求初值像(或均值像) 第二步：求差序列第三步：求两极差第四步：求关联系数(表12-6) 第五步：计算关联度(表12-7) (三)结果与分析若k为时间序号，X与X(总分)的关联度最大，为0.717，它们关联度程度的大小顺序依次为X>X>X，这说明三个项目成绩的好差排序也应如此，体育工作者在教学或运动训练中，应根据具体情况进行针对性教学或训练
第三节灰色综合评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤三、灰色综合评价法的实例分析

(整理)灰色关联度分析方法模型

灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略）)(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K 个最优指标的关联系数。

根据R 的数值，进行排序。

（1）确定最优指标集设],,[**2*1n j j j F =,式中*k j 为第k 个指标的最优值。

此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。

选定最优指标集后，可构造矩阵D （矩阵略）式中i k j 为第i 个期货公司第k 个指标的原始数值。

（2）指标的规范化处理由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。

设第k 个指标的变化区间为],[21k k j j ,1k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最小值，2k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值)1,0(∈i k C 。

i k k k i k i kj j j j C --=21，m i ,2,1=，n k ,,2,1 =（矩阵略）（3）计算综合评判结果根据灰色系统理论，将],,,[}{**2*1*n C C C C =作为参考数列，将],,,[}{21i n i i C C C C =作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i 个被评价对象的第k 个指标与第k 个指标最优指标的关联系数，即i k k k i i k k i k k k i i k k k iC C C C C C C C k -+--+-=****i max max max max min min )ρρξ（式中)1,0(∈ρ，一般取5.0=ρ。

这样综合评价结果为：R=ExW若关联度i r 最大，说明}{C 与最优指标}{*C 最接近，即第i 个被评价对象优于其他被评价对象，据此可以排出各被评价对象的优劣次序。

利用灰色关联度分析法综合评价30个草花品种

草花品种多样、色彩丰富，用于环境绿化时，应对
改善生态条件、高美化效果、提增进人们身心健康等具
有重要作用。合肥地区现有的草花品种主要有一串红、寿菊、万鸡冠花、五色草、矮牵牛等，花卉种类较少，色彩单一，提高园林绿化建设品位有较大影响 ¨ 。对ｊ因此急需从国内外引进一些新品种来丰富园林绿化种类Ｊ。但草花在引种栽培过程中，观、正、面的客公全
１２．综合评价原理．３
经过对多种草花生态习性研究分析，依据合肥地
收稿日期：００— ６—２２１０５
调查评价，其均值。取
自定植起ｌ后，木基本成活时每２天观察１０天苗
次。自定植后１至地上部枯死（有全年常绿的０天或植株品种按周年计）在田间进行日常管理及观测统均
有较好观赏性的草花，为合肥地区草花推广应用提供
重复试验。
１２２．．观测项目
综合分析和评价其适应性和观赏性显得尤为重要。近年来，色系统理论在观赏园艺灰领域已经开始应
用，运用灰色关联分析法（ｒｎｉｎｅＡａｓ）ＧｅＩｃｅｃｎｌｉｙｄｙｓ分析评价参试品种，其主要性状进行综合描述和量对化评估，能够较全面地评价品种的优劣Ｊ。依据合肥地区气候特点和立地条件，以及栽培试验实际效果，利用灰色关联度分析法对金盏菊、国报春等３德０个草花品种进行综合评价，旨在筛选出适合本地区生长且具

多指标综合评价方法汇总

多指标综合评价方法汇总在许多领域，我们需要对各种不同指标进行综合评价。

例如，在经济学中，我们可能希望综合考虑国内生产总值、消费水平和就业率等指标，来评估一个国家的经济状况。

多指标综合评价方法可以帮助我们更全面地了解问题，并做出更准确的决策。

1. 加权平均法（Weighted Average Method）加权平均法是一种简单且常用的多指标综合评价方法。

它通过为不同指标分配不同的权重，将各个指标的值加权求和，得到综合评价结果。

这种方法的优点是简单易用，而且可以灵活地根据具体需求调整权重。

然而，它也存在一些问题，比如权重的选择可能存在主观性，并且无法处理指标之间的复杂关系。

2. 灰色关联度法（Grey Relational Degree Method）灰色关联度法是一种基于灰色关联度理论的综合评价方法。

它可以用于处理指标之间的非线性关系。

这种方法首先将指标数据进行标准化处理，然后计算每个指标与其他指标的关联度。

最后，通过加权求和计算出各指标的综合关联度。

这种方法适用于指标之间关系复杂的情况，但需要事先确定权重和关联度计算方法。

3. 层次分析法（Analytic Hierarchy Process）层次分析法是一种常用的多指标综合评价方法，特别适用于层次结构复杂的问题。

它通过将指标划分为不同的层次，并采用配对比较的方式来确定各个指标的权重。

该方法实现了主体的主观判断与客观分析的结合，具有较强的可操作性。

但是，层次分析法在实际应用中存在一定的主观性和复杂性。

4. 顶层单一评价法（Top-Level Single Evaluation Method）顶层单一评价法是一种将多个指标综合为一个综合评价指标的方法。

它通过建立一个综合评价函数，将各个指标的值作为输入，综合评价结果作为输出。

这种方法适用于需要将多个指标综合为一个指标来进行决策的情况，但在实际应用中可能存在不同指标之间的度量单位不同的问题。

5. 熵权法（Entropy Method）熵权法是一种基于信息熵概念的多指标综合评价方法。

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。

在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。

因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。

应用于综合评价（灰色综合评价）步骤：（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。

设评价对象有m 个，评价指标有n 个，参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅，比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。

（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。

因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。

设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅，无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。

（3）确定各指标值对应的权重。

可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅，其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。

（4）计算灰色关联系数：0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数，其中[]0,1ρ∈为分辨系数，称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。

综合评价之层次分析法与灰色评价法

层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)AHP的基本原理假设有n 个物体A, A2 , …, A n , 它们的重量1分别记为W, W2，…，W n. 现将每个物体的重量1两两进行比较如下：A1 A2 …AnA1 W1 /W1 W1 / W2 …W1 /W2A2 W1 /W2 W1 /W2 …W1/W2……………An Wn /W1 Wn /W2 Wn /WnAHP 的基本原理111212122212/////////n n n n n n W W W W W W W W W W W W A W W W W W W ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M M L 若以矩阵来表示各物体的这种相互重量关系,判断矩阵由线性代数知识可以证明：矩阵A 最大特征根是n ,对应的特征向量是12[,,]Tn W W W W =L AHP 的基本原理例如,若购买一台设备, A 1为功能, A 2为价格,A 3为维修服务.1531/511/31/331A 1A 2A 2A 3A 3A 1x i 比x ja ij 值同样重要1稍重要3重要5很重要7极重要9AHP 的基本原理Matlab 编程A=[1,5,3;1/5,1,1/3;1/3,3,1];[x,y]=eig(A)W=x(:,1)/sum(x(:,1))AHP 的基本步骤建立递阶层次结构.构造出各层次中的所有判断矩阵.层次单排序及其一致性检验.层次总排序.下面通过实例来说明各步骤中所做的工作.AHP 的基本步骤2. 构造出各层次中的所有判断矩阵首先构造各准则A 1,A 2,…, A 5对目标O 的判断矩阵首先构造O-A i 的判断矩阵A 1 A 2 A 3 A 4A 5OA 1 A 2 A 3 A 4A 5x i 比x ja ij 值同样重要1稍重要3重要5很重要7极重要911/2433217551/41/711/21/31/5211/31/53111/3111/2433217551/41/711/21/31/31/52111/31/5311A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦由上表, 可得O -A i 的判断矩阵ijji ij n n ij a a a a A 1,0,)(=>=⨯正互反阵任务：要由A 确定A 1,…, A 5对O 的权向量(权重)AHP 的基本步骤AHP 的基本步骤111212122212/////////n n n n n n W W W W W W W W W W W W W W W W W W ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M M L 11/2433217551/41/711/21/31/31/52111/31/5311A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦nj i ,,2,1, =ijkj ik a a a =⋅一致阵允许不一致但要确定不一致的允许范围AHP 的基本步骤3. 层次单排序及其一致性检验即A 的最大特征根是n ,n 阶判断矩阵A 是一致的一致性的判别⇔max nλ=AHP 的基本步骤一致性比率查表: RI计算: CI 当CR <0.1时, 认为成对比较阵具有满意的一致性.当CR >0.1时, 必须重新调整成对比较阵.max ()1A nCI n λ-=-CI CR RI=n3 4 5 6 7 8 9RI 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45一致性指数5072.5)(max ≠=A λ018.0155)(max =--=A CI λ12.1=RI 016.012.1018.0===RI CI CR CR<0.1结论：A 虽不是一致阵, 但它具有满意的一致性.A 的不一致程度是可以接受的.AHP 的基本步骤验证一致性(以旅游地为例){}0.264, 0.476, 0.054, 0.098, 0.109W =AHP 的基本步骤求A 1,…, A 5对O 的权向量(权重)所对应的归一化特征向量.矩阵A 的max λAHP 的基本步骤桂林B 1黄山B 2北戴河B 3选择旅游地O景色A 1费用A 2居住A 3饮食A 4旅途A 50.4760.2640.0540.0980.109AHP 的基本步骤先成对比较三个旅游地的景色, 得成对判断矩阵B 111251/2121/51/21B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦类似可得211/31/8311/3831B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦31131131/31/31B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦41341/3111/411B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦5111/4111/4441B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦AHP 的基本步骤k123451k ω2k ω3k ω0.595277.0129.0082.0236.0682.0429.0429.0142.0633.0193.0175.0166.0166.0668.0kλ005.3002.33009.33k CI 003.0001.000005.0kRI 58.058.058.058.058.0k v 计算可知通过一致性检验.k CR 54321,,,,B B B B B桂林B 1黄山B 2北戴河B 3选择旅游地O景色A 1费用A 2居住A 3饮食A 4旅途A 50.4760.2640.0540.0980.1090.5950.1290.2770.0820.2360.6820.1420.1750.1660.4290.4290.1930.6330.1660.668B 1对总目标的权重为：3.0110.0166.0099.0633.0055.0429.0475.0082.0263.0595.0=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯故最后的决策应为去北戴河.B 1对总目标的权重为：0.5950.2640.0820.4760.4290.0540.6330.0980.1660.1090.3⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=0.246, 0.456.同理得B2, B3对总目标的权值分别为：312B B B >>即各方案的权重排序：123B , B , B 又分别表示桂林, 黄山, 北戴河.优点：缺点：存在着较大的主观性.对AHP 的简单评价计算简便, 结果明确, 便于决策者直接了解和掌握.灰色综合评价法3. 灰色综合评价法的步骤(1) 根据评价目的确定评价指标体系, 收集评价数据.12n x x x 12111212122212mm m n n nm f f f a a a a a a a a a ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭ (2) 确定最优指标集( )*F ****12[,,]m F a a a = 式中*(1,2)i a i n = 为第i 个指标的最优值.设2. 灰色系统的应用范畴(1) 灰色关联分析.(2) 灰色预测: 人口预测、初霜预测、灾变预测等. (3) 灰色预测控制.应用灰色关联分析方法对受多种因素影响的事物和现象从整体观念出发进行综合评价是一个被广为接受的方法. 该方法不仅可以充分利用原始数据所提供的信息, 而且计算比较简便.选定最优指标集后，可构造矩阵D :确定最优指标集时, 要考虑可行性. 若最优选的过高, 则不现实, 评价的结果也就不可能正确.***12111212122212m m m n n nm a a a a a a D a a a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(3) 对指标数据进行无量钢化无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：***12111212122212mm m nnnma a a a a a a a a a a a ⎛⎫''' ⎪''' ⎪ ⎪''' ⎪ ⎪ ⎪'''⎝⎭(4) 求差数列i j∆它表示第i 个评价对象第j 个指标数据与最优指标集中第j 个指标数据的绝对差。

灰色关联度评价法例子

灰色关联度评价法例子灰色关联度评价法例子什么是灰色关联度评价法灰色关联度评价法是一种评价指标的方法，用于分析不同因素之间的关联程度。

它可以帮助我们量化分析和比较各种因素的重要性和关系，从而为决策提供依据。

例子1：学生综合素质评价•因素1：学生学习成绩•因素2：体育锻炼时间•因素3：课外活动参与度•因素4：社会实践经历通过灰色关联度评价法，可以将以上四个因素与一个评价指标（例如综合素质评价得分）进行比较，评估每个因素对于综合素质的贡献程度。

评价结果可以帮助学校制定更为客观和科学的学生综合素质评价指标。

例子2：产品质量评价•因素1：产品外观•因素2：产品功能•因素3：产品耐用性•因素4：产品售后服务通过灰色关联度评价法，可以将以上四个因素与产品质量进行关联度分析，评估每个因素对于产品质量的影响程度。

评价结果可以帮助企业了解产品质量存在的问题，以及针对不同因素采取相应的改进措施。

例子3：城市交通拥堵评价•因素1：道路容量•因素2：车辆密度•因素3：交通信号灯设置•因素4：城市公共交通系统通过灰色关联度评价法，可以将以上四个因素与城市交通拥堵进行关联度分析，评估每个因素对于交通拥堵的影响程度。

评价结果可以帮助政府和交通管理部门有针对性地解决交通拥堵问题，提高城市的交通效率。

结论灰色关联度评价法提供了一种有效的工具，可以帮助我们理清因素之间的关联程度，从而更好地进行评价和决策。

通过以上例子，我们可以看到该方法在不同领域都有广泛的应用价值，为各种评估和分析工作提供帮助。

例子4：金融风险评估•因素1：利率变动•因素2：股市波动•因素3：政策影响•因素4：经济景气度通过灰色关联度评价法，可以将以上四个因素与金融风险进行关联度分析，评估每个因素对于金融风险的影响程度。

评价结果可以帮助机构和投资者识别风险因素并制定相应的风险管理策略。

例子5：客户满意度评价•因素1：产品质量•因素2：服务态度•因素3：交付时效•因素4：价格合理性通过灰色关联度评价法，可以将以上四个因素与客户满意度进行关联度分析，评估每个因素对于客户满意度的贡献程度。

木瓜属观赏品种的灰色关联度综合评价

要：采用灰色关联度法对２木瓜属观赏品种的１７个３个性状进行了综合评价。结果表明：皇族、紫
玉、大富贵３个品种排前三位，综合评价高；日落、秀美、白等品种排名比较靠后，单综合评价较低。花大、花色
有变异、花型及瓣型奇特的品种综合评价普遍高。关键词：色关联度法；灰木瓜属；观赏品种
山东农业科学２１，：２～１０１１１５
ＳａｄｎｇｉｌｒｌｃｎｅｈｎｏｇＡｒｕｔａｉｃｓｃｕＳｅ
木瓜属观赏品种的灰色关联度综合评价
杜淑辉，臧德奎，孙居文
（山东农业大学林学院，山东泰安摘２１１）７０８
中图分类号：ｌ；６１６Ｓ１￥６．７文献标识号：Ａ文章编号：０１４４（０１Ｏ — ０２０１０ — ９２２１）１０１ — ４
ＣｏｐｅｅｓｖａｕａｉｎｏａｎｍｅｅｒａｅｔｌＣｕｔｖｒｍｒｈｎｉｅＥｖｌｔｏｎＣｈｅｏｌｓＯｎｍｎａｌｉａｓｂｅ．ｒｌｔｏａａｅＭｅｈｄｙＧｒｙ — ｅａｎｌＧｒｄｔｏｉ
收稿日期：００－６２２１０・８
密度、花型、花色、瓣型、花期）根据调查结果结合其观赏特点赋予不同的数值，分别为：大灌木７，
灌木５低矮灌木３开花繁密７中等５稀疏３花，；，，；型特殊９碗型７，，喇叭型５圆形平展３开花时花，；色各异５花红色４花橙红色３花白色带红晕，，，

灰色关联评价方法

灰色关联评价方法灰色关联评价方法是一种常用的数学模型，用于评估不同因素之间的关联程度。

该方法可以应用于各种领域，比如经济学、管理学、环境科学等，以帮助决策者进行合理的决策。

灰色关联评价方法的核心思想是将多个因素进行综合评估，找出各因素之间的关联程度，并根据关联程度进行排序。

其基本步骤如下：1. 数据预处理：首先，需要将原始数据进行标准化处理。

标准化可以消除数据之间的量纲差异，使得各因素具有可比性。

2. 构建关联度矩阵：在标准化后的数据基础上，计算各因素之间的关联度。

关联度可以采用相关系数、协方差等指标进行计算。

3. 确定权重：根据各因素的重要性确定权重。

权重可以根据实际情况进行主观赋值，也可以通过层次分析法等方法进行客观确定。

4. 计算灰色关联度：利用灰色关联度模型计算各因素之间的关联度。

灰色关联度可以通过计算序列间的相似度来度量。

5. 排序和评价：根据计算得到的关联度值，对各因素进行排序和评价。

关联度值越大，说明因素之间的关联程度越高。

灰色关联评价方法的优点是可以克服传统评价方法中的主观性和不确定性，能够较为准确地评估不同因素之间的关联程度。

它可以帮助决策者在众多因素中找出重要的因素，从而有针对性地制定决策方案。

灰色关联评价方法的应用非常广泛。

在经济学中，可以用于评估不同产业之间的关联程度，从而确定产业结构调整的方向。

在管理学中，可以用于评估企业绩效和竞争力，帮助企业制定发展战略。

在环境科学中，可以用于评估不同污染因素对环境质量的影响程度，从而指导环境保护工作。

然而，灰色关联评价方法也存在一些局限性。

首先，该方法依赖于数据的准确性和完整性，如果数据存在误差或缺失，将会影响评价结果的准确性。

其次，该方法对权重的确定比较主观，不同决策者可能给出不同的权重值，从而导致评价结果的差异。

灰色关联评价方法是一种有效的评估方法，可以帮助决策者进行合理的决策。

在实际应用中，需要根据具体情况灵活运用该方法，并结合其他评价方法进行综合评估，以提高评价结果的准确性和可靠性。

跨年度产业关联度灰色综合评价法

跨年度产业关联度灰色综合评价法
跨年度产业关联度灰色综合评价法是一种用于评价不同年度之间产业之间关联程度的方法。

该方法综合考虑了多个评价指标，通过对数据进行灰色关联度分析和灰色理论模型建立，来评估产业之间的关联水平。

具体步骤如下：
1. 数据处理：收集和整理跨年度的相关数据，包括产业发展指标、产业产值、就业人数等。

2. 灰色关联度分析：通过对数据进行灰色关联度计算，确定不同年度之间的关联程度。

灰色关联度分析是一种将原始数据序列转化为灰色数列，进而计算关联度的方法。

3. 确定评价指标权重：根据实际情况和需求，确定评价指标的权重。

可以使用层次分析法等方法来确定权重。

4. 建立灰色综合评价模型：根据灰色关联度和指标权重，建立灰色综合评价模型，计算产业之间的跨年度关联度。

5. 进行评价和分析：根据评价模型得出的结果，对不同年度之间的产业关联程度进行评价和分析，找出关联度高和低的产业。

跨年度产业关联度灰色综合评价法可以帮助政府和企业了解不同年度产业之间的关联程度，有助于制定相应的产业政策和发展战略。

同时，该方法还可以为决策者提供决策依据，帮助其做出合理的决策。

灰色关联综合评价汇总.

全国北方片小粒花生品种的灰色关联度综合评价

灰色关联度评价法例子

灰色关联分析法与TOPSIS评价法

基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型

第3章 灰色关联分析汇总

灰色关联度评价方法(10)讲解

综合评价方法灰色评价法案例讲解

第三节灰色综合评价法

(整理)灰色关联度分析方法模型

利用灰色关联度分析法综合评价30个草花品种

多指标综合评价方法汇总

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

综合评价之层次分析法与灰色评价法

灰色关联度评价法例子

木瓜属观赏品种的灰色关联度综合评价

灰色关联评价方法

跨年度产业关联度灰色综合评价法

第3章灰色关联分析汇总