灰色关联分析模型
灰色关联模型 python代码
灰色关联模型 python代码灰色关联模型是一种常用的数据分析方法,主要用于探究不同变量之间的关联程度。
它通过计算各个变量与待分析变量之间的关联系数,从而得出它们之间的相关性强度。
本文将介绍灰色关联模型的基本原理和应用场景,并给出Python代码实现示例。
一、灰色关联模型的原理灰色关联模型是根据灰色系统理论发展起来的一种数据分析方法。
它通过比较序列数据之间的关系,找出其中的规律和联系。
其主要思想是将待分析的序列数据进行标准化处理,然后根据关联度来衡量它们之间的相关性。
具体来说,灰色关联模型首先需要将原始数据序列进行标准化处理,通常采用零均值化或极差化的方法。
然后,计算各个变量与待分析变量之间的关联系数,常用的计算方法有皮尔逊相关系数、克尔相关系数等。
最后,根据关联系数的大小,确定变量之间的相关性强弱。
二、灰色关联模型的应用场景灰色关联模型在实际应用中具有广泛的应用场景,下面列举几个常见的应用场景:1. 经济预测:灰色关联模型可以用于分析经济数据之间的关联性,预测未来的经济走势。
例如,可以通过比较不同指标之间的关联系数,预测未来的GDP增长率。
2. 市场竞争:灰色关联模型可以用于分析不同市场竞争因素之间的关联程度,帮助企业制定竞争策略。
例如,可以通过比较不同竞争因素的关联系数,确定哪些因素对市场份额的影响更大。
3. 生产优化:灰色关联模型可以用于分析不同生产因素之间的关联性,优化生产过程。
例如,可以通过比较不同生产因素的关联系数,确定如何调整各个因素的比例,以提高生产效率。
三、灰色关联模型的Python实现示例下面给出一个简单的灰色关联模型的Python实现示例,以说明如何使用Python进行灰色关联分析。
```pythonimport numpy as npdef gray_relation_analysis(data, target):# 数据标准化normalized_data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))# 计算关联系数correlation = np.abs(np.corrcoef(normalized_data, target)[0, 1:])# 排序并返回结果result = np.argsort(correlation)[::-1]return result# 示例数据data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],[6, 7, 8, 9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]])target = np.array([16, 17, 18, 19, 20])# 执行灰色关联分析result = gray_relation_analysis(data, target)# 输出结果print("变量与目标变量的关联程度排序:")for i, index in enumerate(result):print("变量{}:关联系数{}".format(index+1, correlation[i]))```以上代码实现了一个简单的灰色关联模型分析,输入数据为一个二维数组data和一个一维数组target,输出结果为各个变量与目标变量的关联程度排序。
灰色关联度评价模型
灰色关联度评价模型一、介绍1.1 任务概述灰色关联度评价模型是一种用于分析多因素相互关联度的方法。
该模型通过对不同因素之间的数据进行比较和分析,来确定它们之间的相似性和相关性程度。
灰色关联度评价模型广泛应用于各种领域,如经济、环境、工程等,旨在帮助决策者做出科学合理的决策。
1.2 灰色关联度评价模型的起源灰色关联度评价模型最早由中国科学家李四光在上世纪六十年代提出。
当时,他面临的问题是如何评估不同因素对灌区水资源分配的影响程度。
他发现,传统的因子分析方法往往无法很好地处理多因素之间的关联关系。
因此,李四光提出了灰色关联度评价模型,通过对因素之间的相关数据进行处理和比较,得出相应的关联度指标,从而解决了他所面临的问题。
二、灰色关联度评价模型的应用2.1 经济领域灰色关联度评价模型在经济领域的应用非常广泛。
例如,在市场营销中,可以利用灰色关联度评价模型来确定不同市场因素对产品销售的影响程度。
这有助于企业合理调整营销策略,提高产品销售额。
另外,灰色关联度评价模型也可以用于股票市场的决策分析。
通过对不同因素与股票价格的关联程度进行评估,投资者可以更好地把握市场走势,做出明智的投资决策。
2.2 环境领域在环境领域,灰色关联度评价模型可以用于评估不同因素对环境污染程度的影响。
例如,在大气污染控制中,可以利用灰色关联度评价模型来确定不同因素(如工业排放、交通排放等)对空气污染的影响程度,从而制定出相应的减排措施。
此外,灰色关联度评价模型还可以应用于评估水质和土壤质量。
通过对不同因素与水质或土壤质量的关联度进行评估,环保部门可以及时采取相应的污染治理措施,保护环境和人民的健康。
三、灰色关联度评价模型的基本原理灰色关联度评价模型的基本原理是通过对因素数据进行标准化和比较,来确定它们之间的相似性和相关性程度。
具体而言,该模型主要包括以下几个步骤:3.1 数据标准化首先,需要对因素数据进行标准化处理。
标准化的目的是消除不同数据之间的量纲和数量级的差异,使得它们可以进行有效的比较和分析。
灰色关联模型
灰色关联分析及理论灰色系统分析“白”指信息完全确知,“黑”指信息完全不确知,“灰”则指信息部分确知,部分不确知,或者说信息不完全。
这是“灰”的基本含义。
对于不同问题,在不同的场合,“灰”可以引伸为别的含义。
如:从表象看:“明”是白,“暗”是黑,那么“半明半暗或若明若暗”就是灰。
从态度看:“肯定”是白,“否定”是黑,那么“部分肯定,部分否定”就是灰。
从性质看:“纯”是白,“不纯”是黑,那么“多种成分”就是灰。
从结果看:“唯一”是白,“无数”是黑,那么“非唯一”就是灰。
从过程看:“新”是白,“旧”是黑,那么“新旧交替”就是灰。
从目标看:“单目标”是白,“无目标”是黑,那么“多目标”就是灰。
类似地可以举出许多例子,就其基本含义而言,“灰”是信息不完全性与非唯一性。
信息不完全性与非唯一性在人们认识与改造客观世界的过程中会经常遇到的。
客观世界是物质世界,也是信息世界。
所谓系统是指:由客观世界中相同或相似的事物按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的整体。
例如工程技术系统,社会系统,经济系统等等。
所谓白色系统是指:信息完全明确的系统。
如,一个家庭,其人口、收入、支出、父子、母女上下间的关系等等完全明确;一个工厂。
其职工、设备、技术条件、产值、产量等等信息完全明确。
像家庭、工厂这样的系统就是白色系统。
所谓黑色系统是指:信息完全不明确的系统。
如遥远的某个星球,其重量、体积、是否有生命等等全然不知;湖北原始森林神农架的野人,其生活习性、群体关系,交换信息的方法等等完全不清楚,这样一类的系统都是黑色系统,还有飞碟、百暮三角洲等等目前只能看成黑色系统。
所谓灰色系统是指:介于白色系统与黑色系统之间的系统(Grey System),即系统内部信息和特性是部分已知的另一部分是未知的。
例如人体,其身高、体重、年龄、血压、脉搏、体温等等都是已知的,而人体的穴位的多少,穴位的生物、化学、物理性能;生物信息的传递;温度场;意识流等等尚未确知或者知道不透彻。
灰色关联度分析模型的特征与应用
2019年第24期(总第643期)科学咨询/科技管理去体会的。
第三,让较为优秀的正在创业的在校学生担任创业导师。
这些学生自己正在创业,并且还是在校学生,与其他学生之间的距离更近,更容易沟通,也更清楚他们可能会遇到的困难,效果也就会更好。
(三)建立和完善相应的扶持政策第一,政府要完善相应的法律法规,保障大学生创业的合法权益。
[3]首先,政府可在启动资金方面予以扶持,如提供免息贷款或者低利率贷款,同时减免部分税收,这样可以解决学生创业启动资金方面的困难。
其次,政府要简化相关的审批程序,为学生开通绿色窗口,简化流程,降低门槛。
最后,政府各部门要联动,出台一系列扶持学生创业的政策。
第二,学校要出台相应的配套政策。
一方面,学校要为创业学生提供场地、货架等硬件方面的支持,还可以让快递公司进校园,为创业学生提供方便。
另一方面,学校可实行课程替代制度。
学生创业达到一定程度后,经学校相关部门认定,只要达到学校要求的水平即可申请免修相关的课程。
剩下的部分课程,上课的方式也可以做适当调整,如可以采取集中授课或者网络授课的方式,这样才能解决学生的后顾之忧。
参考文献:[1] 张晓芬,史宪睿.“内外协同”高校创新创业人才培养体系构建[J].现代教育管理,2018(3).[2] 王建武,王增辉.“双创”背景下的大学生创业意识培养研究[J].齐齐哈尔师范高等专科学校学报,2017(6).[3] 刘扬.政府助推大学生创业创新研究[D].中央民族大学,2016.摘 要:本文针对灰色关联模型进行分析,通过分析得出灰色关联模型具有处理数据灵活的特点;并且灰色关联模型能应用于样本数量较少且关系为线性关系的系统分析。
关键词:灰色关联模型;线性关系;系统分析引言在实际的工程设计与模型分析过程中,往往存在比较多的变量,而这些变量之间是否存在关系在很大程度上具有不确定性。
但是如果能够明确这些变量之间的关系,它们就会对工程设计以及系统分析起到理论的指导作用。
灰色关联模型 python代码
灰色关联模型python代码摘要:1.灰色关联模型的概念2.灰色关联模型的Python 代码实现3.代码的运行与结果分析正文:灰色关联模型是一种基于灰色理论的关联分析方法,它通过计算各变量之间的灰色关联度来分析变量之间的关联性。
该模型广泛应用于工程、经济、社会等领域,对于数据挖掘、预测和决策具有重要意义。
下面我们将通过Python 代码实现灰色关联模型,并分析运行结果。
首先,我们需要安装`greyTheory`库,这是一个用于灰色关联分析的Python 库。
在命令行中输入以下命令进行安装:```pip install greyTheory```接下来,我们编写Python 代码来计算灰色关联度:```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom greyTheory.grey import GRS# 构造数据data = {"X1": [25, 27, 29, 30, 32, 33, 34, 36, 37, 38],"X2": [23, 25, 26, 28, 30, 31, 32, 33, 35, 36]}df = pd.DataFrame(data)# 计算灰色关联度grs = GRS()result = grs.calculate(df)# 打印结果print(result)```代码运行后,我们得到了一个关联度矩阵,它表示了两个变量之间的灰色关联度。
关联度值的范围为-1 到1,值越接近1,表示两个变量之间的关联性越强;值越接近-1,表示两个变量之间的关联性越弱。
在上述示例中,我们构造了两组数据(X1 和X2),并计算了它们之间的灰色关联度。
多指标加权灰靶的决策模型
多指标加权灰靶的决策模型灰色关联分析是一种多指标加权的决策模型,常用于多因素综合评价和决策分析等领域。
本文将介绍灰色关联分析的基本原理、方法步骤以及应用案例,以帮助读者更好地理解和运用这一决策模型。
一、灰色关联分析基本原理灰色关联分析是一种基于灰色数学理论的综合评判方法,通过建立数学模型,对多个指标之间的关联程度进行综合度量和分析。
其基本原理是在有限信息下,通过借用灰色关联度的概念,实现对多指标的加权处理和排序,从而确定最佳的决策方案。
二、灰色关联分析方法步骤1. 数据预处理:首先需要进行数据的标准化处理,将各指标的取值范围统一到[0,1]之间,以确保各指标具有可比性。
2. 构建关联矩阵:将标准化后的指标数据构建成关联矩阵,其中每个元素的值表示第i个指标与第j个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数:根据决策需求和实际情况,确定各指标的权重系数。
可以根据专家判断、层次分析法等方法确定权重系数。
4. 计算关联度:利用灰色关联度计算公式,计算各指标与决策方案的关联程度。
关联度的计算过程中,将权重系数引入,起到对各指标进行加权处理的作用。
5. 确定相对关联度:通过对各指标的关联度进行排序,确定各指标与决策方案的相对关联度。
关联度越大,则指标与决策方案的关联程度越高。
6. 综合评价和排序:最后,根据各指标的相对关联度,对决策方案进行综合评价和排序,确定最佳的决策方案。
三、灰色关联分析应用案例以某电子产品为例,假设需要对其外观、功能、性能、价格等多个指标进行评价和排序,确定最佳的产品设计方案。
具体步骤如下:1. 数据预处理:对外观、功能、性能、价格等指标进行标准化处理,将其取值范围统一到[0,1]之间。
2. 构建关联矩阵:根据标准化后的指标数据,构建4×4的关联矩阵,其中每个元素的值表示某两个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数:根据决策需求和实际情况,确定各指标的权重系数。
假设外观权重为0.3,功能权重为0.2,性能权重为0.3,价格权重为0.2。
灰色关联分析模型及其应用的研究
灰色关联分析模型及其应用的研究第一章绪论1.1 研究背景灰色关联分析模型是一种基于灰色系统理论的数据分析方法,它可以用于研究不确定性较大的系统,对于解决复杂问题具有重要意义。
随着信息技术的不断发展和应用,灰色关联分析模型在各个领域得到了广泛应用。
1.2 研究意义灰色关联分析模型可以对复杂系统进行综合评价和决策支持,帮助我们更好地了解系统的内在规律和特征。
在工程领域中,它可以用于预测和优化设计;在经济领域中,它可以用于市场预测和经济决策;在环境保护领域中,它可以用于环境评价和污染治理等。
1.3 研究内容本文主要研究了灰色关联分析模型及其应用。
具体内容包括:对灰色系统理论进行介绍;对灰色关联分析模型进行详细阐述;探讨了该模型在不同领域中的应用案例,并进行了实证分析。
第二章灰色系统理论2.1 灰色系统理论的概念灰色系统理论是灰色关联分析模型的理论基础,它是对不确定性系统进行建模和分析的一种方法。
灰色系统理论主要包括灰色数学和灰色关联分析。
2.2 灰色数学灰色数学是一种将确定性和不确定性相结合的数学方法,它主要包括建模方法、预测方法和决策方法。
通过对数据进行建模,可以得到系统的动态特性和规律。
2.3 灰色关联分析灰色关联分析是一种通过计算数据之间的关联度来评估系统状态、预测未来发展趋势或进行决策支持的方法。
它主要通过计算数据序列之间的相似度来评价其相关程度。
第三章灰色关联分析模型3.1 模型基本原理灰色关联分析模型基于相似度原则,通过计算数据序列之间的相似程度来评价其相关程度。
它可以将多个指标或因素进行综合评价,并得到各个指标或因素对综合评价结果的贡献程度。
3.2 模型构建步骤构建灰色关联分析模型主要包括选择指标、数据标准化、关联度计算和综合评价等步骤。
在选择指标时,需要考虑指标的重要性和可行性;在数据标准化时,需要对不同指标的数据进行统一处理;在关联度计算时,可以采用灰色关联度和灰色关联度函数等方法;在综合评价时,可以采用加权平均法或加权几何平均法等方法。
第03章 灰色关联分析
Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n)) 为因素Xi的行为横向序列。
2020年1月22日星期三
3.1 灰色关联因素和关联算子集 12
例如,当Xi 为经济因素时,若k为时间,xi (k) 为 因素Xi 在时刻k 的观测数据,则Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n))是经济行为时间序列;若k为指标序号,则Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n))是经济行为指标序列;若k为不 同经济区域或经济部门的序号,则Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n))为经济行为横向序列。
Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n)) 为因素Xi的行为时间序列。
2020年1月22日星期三
3.1 灰色关联因素和关联算子集 11
若k为指标序号,xi (k) 为因素 Xi 关于第k 个指标 的观测数据,则称
Xi= (xi (1), xi (2), …, xi (n)) 为因素Xi的行为指标序列。
间值像序列。
显然有 min x(k) 3.2,max x(k) 5.6
k
k
根据式(3-3)可以求得
x(1)d3=0, x(2)d3=0.208, x(3)d3=0.542,
x(4)d3=0.0.708, x(5)d3=1 因此有
XD3=(x(1)d3, x(2)d3, x(3)d3, x(4)d3,x(5)d3) =(0,0.208,0.542,0.708,1)
(3)计算量大,一般要靠计算机帮助。 (4)可能出现量化结果与定性分析结果不符的 现象,导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒。
灰色关联度分析方法模型
(1)方法一:理想对象(2007年数据)(表略)
EMBED Equation.3
式中 EMBED Equation.3 ,一般取 EMBED Equation.3 。
这样综合评价结果为:R=ExW
若关联度 EMBED Equation.3 最大,说明 EMBED Equation.3 与最优指标 EMBED Equation.3 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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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)
EMBED Equation.3 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 EMBED Equation.3 ,式中 EMBED Equation.3 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 EMBED Equation.3 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 EMBED Equation.3 , EMBED Equation.3 为第k个指标在所有被评价对象中的最小值, EMBED Equation.3 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 EMBED Equation.3 。
灰色关联模型 python代码
灰色关联模型 python代码灰色关联模型(Grey Relational Analysis)是一种常用的多变量关联分析方法,可以用于解决多变量间的关联性问题。
该模型基于数据的灰色关联度,通过计算不同变量之间的关联度来进行数据分析与决策。
在灰色关联模型中,我们首先需要确定研究对象的多个变量,这些变量可以是任意类型的数据,如销售额、市场份额、产品质量等。
然后,我们需要构建一个数据矩阵,其中每一行代表一个研究对象,每一列代表一个变量。
接下来,我们需要对数据进行预处理,以便将不同变量的数据进行标准化处理,使其具有可比性。
标准化后的数据可以通过计算关联系数来确定不同变量之间的关联度。
在灰色关联模型中,常用的关联系数有级比关联度和绝对关联度。
级比关联度通过计算每个变量的平均值与其他变量的平均值之间的比值,来衡量它们之间的关联程度。
绝对关联度则是通过计算每个变量与其他变量之间的差值来衡量它们之间的关联程度。
在计算了关联系数之后,我们可以利用关联系数来确定变量之间的关联程度。
一般来说,关联系数越大,表示变量之间的关联程度越高;反之,关联系数越小,表示变量之间的关联程度越低。
通过对关联系数进行排序,我们可以确定哪些变量之间的关联程度最高,从而对数据进行分析和决策。
在实际应用中,灰色关联模型可以用于多种领域的问题,如财务分析、市场调研、工程管理等。
例如,在财务分析中,我们可以使用灰色关联模型来确定公司不同财务指标之间的关联程度,从而评估公司的财务状况。
在市场调研中,我们可以使用灰色关联模型来确定不同市场变量之间的关联程度,从而了解市场的发展趋势。
在工程管理中,我们可以使用灰色关联模型来确定不同工程指标之间的关联程度,从而优化工程设计和管理。
灰色关联模型是一种有效的多变量关联分析方法,可以用于解决多变量之间的关联性问题。
通过计算关联系数,我们可以确定不同变量之间的关联程度,从而进行数据分析和决策。
在实际应用中,灰色关联模型具有广泛的应用领域,可以帮助人们更好地理解和解决实际问题。
基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用
基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用一、本文概述本文旨在深入探讨基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用。
灰色关联分析,作为一种有效的系统分析方法,已广泛应用于多个领域,尤其在处理信息不完全、不确定、不精确的复杂系统问题时表现出色。
本文首先概述了灰色关联分析的基本理论,包括其起源、基本原理和计算步骤。
随后,本文详细介绍了几种基于灰色关联分析的决策方法,包括灰色关联决策、灰色聚类决策和灰色动态规划决策等。
这些方法不仅为决策者提供了新的视角和工具,而且在实践中得到了广泛的应用。
在应用领域方面,本文重点介绍了灰色关联分析在经济管理、生态环境、工程技术等领域的应用案例。
这些案例不仅展示了灰色关联分析在实际问题中的有效性和实用性,同时也为其他领域的研究者提供了有益的参考和启示。
本文总结了基于灰色关联分析的决策方法的主要优点和局限性,并对未来的研究方向进行了展望。
随着科技的进步和研究的深入,相信灰色关联分析将在更多领域发挥重要作用,为决策者提供更加科学、合理的决策支持。
二、灰色关联分析理论基础灰色关联分析是一种基于灰色系统理论的决策分析方法,它通过对系统内部因素之间发展趋势的相似或相异程度进行量化描述,揭示系统内部因素间的关联性和主导因素。
这种方法尤其适用于数据样本少、信息不完全的复杂系统。
灰色关联分析的理论基础主要包括灰色关联度、灰色关联矩阵和灰色关联模型。
灰色关联度是描述系统内部因素之间关联性强弱的量化指标,它反映了因素间发展趋势的相似程度。
灰色关联矩阵则是一个由灰色关联度组成的矩阵,用于全面描述系统内部各因素之间的关联性。
灰色关联模型则是基于灰色关联度和灰色关联矩阵建立的数学模型,用于分析系统内部因素间的动态关联关系。
在灰色关联分析中,常用的计算灰色关联度的方法有绝对值关联度、斜率关联度和综合关联度等。
绝对值关联度通过比较因素间绝对值差异的大小来量化关联性;斜率关联度则通过比较因素间变化趋势的斜率来量化关联性;综合关联度则是综合考虑绝对值差异和斜率差异来量化关联性。
灰色关联分析模型
模型优化
01
改进灰色关联分析模型的计算方 法,提高模型的准确性和稳定性 。
02
引入人工智能和机器学习技术, 实现灰色关联分析模型的自适应 和智能化。
应用拓展
将灰色关联分析模型应用于更多领域 ,如金融、能源、环境等,挖掘各领 域数据之间的关联关系。
结合其他数据分析方法,形成更为综 合和全面的数据分析体系。
THANKS
感谢观看
通过灰色关联分析,可以挖掘出数据之间的内在联系,为决策提供依据,有助于提 高决策的科学性和准确性。
灰色关联分析模型的基本概念
灰色关联分析
灰色关联分析是一种基于因素之间发 展趋势相似或相异程度的分析方法, 用于衡量因素之间的关联程度。
灰色关联序
灰色关联序是根据灰色关联度的大小 对因素进行排序,从而找出主要影响 因素和次要影响因素。
灰色关联分析模型
• 引言 • 灰色关联分析模型的理论基础 • 灰色关联分析模型的实例应用 • 灰色关联分析模型的优缺点 • 灰色关联分析模型的发展趋势和展望
01
引言
灰色关联分析模型的背景和意义
灰色关联分析模型是一种用于处理不完全信息或不确定信息的数学方法,广泛应用 于经济、社会、工程等领域。
在实际应用中,由于数据的不完全性和不确定性,许多问题难以得到准确的分析和 预测。灰色关联分析模型的出现,为这类问题提供了有效的解决方案。
灰色关联度
灰色关联度是灰色关联分析中的核心 概念,表示因素之间的关联程度。通 过计算灰色关联度,可以判断各因素 之间的相似或相异程度。
灰色关联矩阵
灰色关联矩阵是表示因素之间关联程 度的矩阵,通过矩阵可以直观地看出 各因素之间的关联程度。
02
灰色关联分析模型的理论基础
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。
灰色关联分析模型及其应用的研究
灰色关联分析模型及其应用的研究灰色关联分析模型是一种应用于研究和分析的数学方法,它可以用于解决各种实际问题。
本文将探讨灰色关联分析模型的基本原理和应用领域,并通过实例说明其在实际问题中的有效性。
一、灰色关联分析模型的基本原理灰色关联分析模型是由中国科学家陈纳德于1982年提出的。
它是一种基于信息不完全和不确定性条件下进行系统评价和决策的方法。
其基本原理是通过建立数学模型,将系统中各个因素之间的联系进行量化,并通过计算各个因素之间的关联系数,评估它们对系统变化的贡献程度。
灰色关联度是衡量两个变量之间相关程度的指标,它可以用来描述两个变量之间是否具有线性相关、非线性相关或无相关等情况。
在计算过程中,首先需要将原始数据序列进行归一化处理,然后根据序列数据计算出各个因素之间的差值序列,并确定参考值序列。
接下来,根据差值序列和参考值序列计算出各个因素之间的关联系数,最后通过对关联系数进行综合分析,得出各个因素对系统变化的贡献程度。
二、灰色关联分析模型的应用领域灰色关联分析模型可以应用于各个领域,包括经济、环境、工程、管理等。
下面将以几个具体的应用领域为例进行说明。
1. 经济领域:在经济研究中,灰色关联分析模型可以用于预测和评估经济指标之间的相关性。
例如,在宏观经济研究中,可以通过对GDP、消费指数、投资指数等因素进行灰色关联分析,评估它们对经济增长的贡献程度,并预测未来的发展趋势。
2. 环境领域:在环境保护和资源管理中,灰色关联分析模型可以用于评估不同因素之间的相关性,并制定相应的措施。
例如,在水资源管理中,可以通过对降雨量、水位变化等因素进行灰色关联分析,评估它们对水资源供需平衡的影响,并制定相应的调控措施。
3. 工程领域:在工程设计和优化中,灰色关联分析模型可以用于评估不同设计方案的优劣程度。
例如,在产品设计中,可以通过对不同设计参数的灰色关联分析,评估它们对产品性能的影响,并选择最优方案。
4. 管理领域:在管理决策中,灰色关联分析模型可以用于评估不同决策方案的风险和效益。
基于灰色关联分析的经济增长预测模型
基于灰色关联分析的经济增长预测模型经济增长预测是宏观经济研究的重要课题之一,对于政府决策、企业战略规划以及投资决策都具有重要意义。
本文将基于灰色关联分析方法构建经济增长预测模型,以帮助分析经济发展趋势和制定相关政策。
一、灰色关联分析概述灰色关联分析是一种从样本数据中挖掘规律的方法,主要用于没有完整信息的情况下进行分析和决策预测。
其核心思想是通过建立灰色关联度模型,找到不同指标之间的关联性,从而预测未来的发展趋势。
二、灰色关联分析的步骤1. 收集数据:根据经济增长的预测目标,收集与经济增长相关的数据,包括国内生产总值(GDP)、人口增长率、消费水平、投资水平、国际贸易等,确保数据的时效性和准确性。
2. 数据预处理:对于不同指标的数据进行标准化处理,使得各个指标处于同一个量纲范围内,消除数据之间的量纲差异。
3. 建立关联度模型:根据收集到的数据,建立灰色关联度模型。
可以采用灰色关联度度量法、灰色关联度序列比较法、灰色关联度级联法等不同的建模方法。
4. 计算关联度系数:根据所选的关联度模型,计算各指标之间的关联系数。
关联系数越大,表示两个指标的关联性越强,反之则越弱。
5. 进行预测:通过计算得到的关联度系数,可以得出各指标对经济增长的贡献程度。
将得到的结果进行加权平均,得到预测值,并根据历史数据进行误差检验和模型优化。
三、经济增长预测模型应用基于灰色关联分析的经济增长预测模型可以帮助政府和企业进行经济发展趋势的分析和预测,为决策提供科学依据。
以下是该模型的一些应用方面。
1. 国家经济政策制定:通过分析各个指标对经济增长的贡献程度,政府可以针对不同指标实施相应的政策措施,促进经济的可持续增长。
2. 企业战略规划:企业可以利用该模型进行市场需求预测和发展趋势分析,制定相应的战略规划,降低风险并提高市场竞争力。
3. 投资决策:基于经济增长预测模型的结果,投资者可以对不同行业和地区的投资进行评估和决策,降低投资风险,提高投资回报率。
灰色关联度模型
灰色关联度分析的原理灰色系统关联度数学模型是系统分析的一个重要方法,它是两个系统或系统内的各因素随时间变化时,其变化方向和速度的关联程度,在系统发展过程中,哪些因素是主要影响因子,可以用关联度的排序来分析,关联度大的表明该因素是影响系统发展主要影响因子,关联度小的说明系统发展不受或少受此因素的影响。
通过关联度分析,便于分析主导因素和潜在因素,分清优势与劣势。
为分析评价系统发展提供了相关的信息。
也就是说,灰色关联度法主要通过估量各评价对象和评价指标之间的距离,利用样本数据的内在关系去评价样本,从而较好排除数据的“灰色”关系;而且评价标准并不固定,不同的年份和样本会产生不同的标准。
但是标准值的选取结果始终是样本在被选时段的最优值。
因此,该评价模型是有广泛实用性和可操作性。
在确定了指标体系之后,就需要建立灰色关联评价模型。
在模型中,最为重要的概念是关联度。
关联度是因素之间关联性大小的量度,它定量地描述了因素之间相对变化的情况,即变化的大小、方向与速度等相关性[67]。
从定量的角度描述了事物或因素之间相对变化的情况,即变化的大小、方向与速度的相对性[68]。
具体步骤[69]如下:a.确定分析序列在对所研究问题定性分析的基础上,确定一个因变量因素和多个自变量因素。
设因变量数据构成参考序列{x i’(k)},各自变量数据构成比较序列{x j’(k)},表示如下:{x i’(k)}={x i’(1),x i’(2),......x i’(m)};{x j’(k)}={x j’(1),x j’(2),......x j’(n) }。
式中:i=1,2,......m;j=1,2,......n。
b.对变量序列进行无量纲化一般情况下,原始变量序列具有不同的量纲或数量级,为了保证分析结果的可靠性,需要对变量序列进行无量纲化,而后各因素形成序列{x i(k)},其中用初值化法进行无量纲化,用比较序列的指标值除以相应的参考序列的值。
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定义2 定义2 设 X = ( x (1), x ( 2),L, x ( n))
X i = ( xi (1), xi ( 2),L, xi ( n)), i = 1,2,L, m
给定实数 γ ( x0 ( k ), xi ( k )), 若 1 n γ ( X 0 , X i ) = ∑ γ ( x0 ( k ), xi ( k )) n k =1 满足: 满足 (1) 规范性 0 < γ ( X 0 , X i ) ≤ 1, γ ( X 0 , X i ) = 1 ⇔ X 0 = X i
灰色关联基本思想
灰色关联分析方法的基本思想是根据序列曲线几何形 灰色关联分析方法的基本思想是根据序列曲线几何形 基本思想 状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近, 状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应 序列之间的关联度就越大,反之就越小。 序列之间的关联度就越大,反之就越小。 对一个抽象系统或现象进行分析,首先要选准反映系 对一个抽象系统或现象进行分析,首先要选准反映系 统行为特征的数据序列 的数据序列。 统行为特征的数据序列。我们称之为找系统行为的映射量 用映射量来间接地表征系统行为。 用映射量来间接地表征系统行为。 比如: 比如: 国民平均受教育的年限 刑事案件的发案率
关联分析概述
因素分析的基本方法过去采用的主要是统计的 方法,如回归分析, 方法,如回归分析,回归分析虽然是一种较通用 的方法,但大都只用于少因素的、线性的。 的方法,但大都只用于少因素的、线性的。对于 多因素的,非线性的则难以处理。 多因素的,非线性的则难以处理。 灰色关联理论考虑到回归分析方法的种种弊 病和不足采用关联分析的方法来作系统分析。 病和不足采用关联分析的方法来作系统分析。 作 为一个发展变化的系统, 为一个发展变化的系统,关联度分析事实上是动 态过程发展态势的量化分析。即发展态势的量化 态过程发展态势的量化分析。 比较分析。 比较分析。
(2) 整体性 γ ( X i , X j ) ≠ γ ( X j , X i ), i ≠ j , i , j = 0,1,L, m (3) 偶对称性 γ ( X i , X j ) = γ ( X j , X i ) ⇔ 只有两个序列 X i , X j (4) 接近性 x0 ( k ) − xi ( k ) 越小, γ ( x0 ( k ), xi ( k ))越大
定理1 定理1 设 Xi = ( xi (1), xi (2),L, xi (n)), i = 0,1,L, m
对于 ξ ∈ (0,1), 令
γ ( x0 (k), xi (k))
= min min x0 (k) − xi (k) + ξ max max x0 (k) − xi (k)
i
x0 (k) − xi (k) + ξ max max x0 (k) − xi (k)
则称D1为初值化算子, 称XD1为X的初值象.
定义2 定义2
X i = ( xi (1), xi (2),L , xn (n)) 为因素 X i D 的行为序列, 2 为序列算子,且
设
XD2 = ( x(1)d 2 , x(2)d 2 ,L, x(n)d 2 )
其中
xi (k ) 1 n xi (k )d2 = , X i = ∑ xi (k ); k = 1,2,L, n Xi n i =1 则称 D2为均值化算子 X i D2 为 X i 在均值化算子 D2 下的像 均值化算子, 均值化算子
则称D5为 倒数化算子, 称XD5为X的倒数化象. 则称D
命题2 命题
若系统因素 X i 和系统主行为 X 0呈负相关关系, 则X i的逆化算子作用象 X i D4 和倒数化算子作用 象X i D5 与 X 0具有正相关关系 .
灰色关联度
命题1 设系统特征行为序列X 命题 设系统特征行为序列 0为增长序列 ,
灰色关联理论创立
1982年 邓聚龙发表了“ 1982年,邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息 正定” 灰色系统的控制问题”等系列论文, 正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文,奠定了灰 色系统理论的基础。 色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视 美国哈佛大学教授《系统与控制通信》 ,美国哈佛大学教授《系统与控制通信》杂志主编布罗克 Brockett)给予灰色系统理论高度评价,因而, 特(Brockett)给予灰色系统理论高度评价,因而,众多 的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列, 的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列,积极探索 灰色系统理论及其应用研究 邓聚龙系统理论则主张从事物内部, 邓聚龙系统理论则主张从事物内部,从系统内部结构 及参数去研究系统,以消除“黑箱” 及参数去研究系统,以消除“黑箱”理论从外部研究事物 而使已知信息不能充分发挥作用的弊端,因而, 而使已知信息不能充分发挥作用的弊端,因而,被认为是 比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。 黑箱”理论更为准确的系统研究方法。
i k
k
i
k
1 n γ ( X0 , Xi ) = ∑γ ( x0 (k), xi (k)) n k=1
则 γ ( X 0 , X i )满足灰关联四公理 ,
γ ( X 0 , X i )称为 X 0与 X i的灰色关联度 ,
ξ称为分辨系数
其越小,分辨力越大,一般它的取值区间为 . (0,1),具体取值可视情况而定。当时,分辨 力最好,通常取0.5。
灰色关联分析
姓名:丁晓乐 专业:企业管理 学号:201107130002
关联分析概述
社会系统、经济系统、农业系统、 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, 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,哪些需要抑制, 次要的,哪些影响大,哪些影响小,哪些需要抑制,哪 些需要发展,哪些是潜在的,哪些是明显的, 些需要发展,哪些是潜在的,哪些是明显的,这些都是 因素分析的内容。 因素分析的内容。 例如在社会系统中,人口是一种重要的子系统。 例如在社会系统中,人口是一种重要的子系统。影 响人口发展变化的有社会因素,如计划生育、社会治安 响人口发展变化的有社会因素,如计划生育、 社会道德风尚、社会的生活方式等。 社会道德风尚、社会的生活方式等。影响人口发展变化 的因素还有经济的,如社会福利、社会保险; 的因素还有经济的,如社会福利、社会保险;还有医疗 如医疗条件、医疗水平等。总之, 的,如医疗条件、医疗水平等。总之,人口是多种因素 互相关联、互相制约的子系统。 互相关联、互相制约的子系统。这些因素的分析对于控 制人口、发展生产是必要的。 制人口、发展生产是必要的。
(1) α = x ( k ) − x ( k − 1), k = 2,3,L, n, 为X在
[k − 1, k ]上的斜率;
x( s ) − x(k ) ( 2) α = , s > k , k = 1,2,L, n, 为X s−k
在[ k , s ]上的斜率;
x ( n) − x (1) ( 3) α = 为X的平均斜率 . n−1
γ ( X0 , Xi )的计算步骤:
第一步: 求各序列的初值象(均值象 均值象): 第一步 求各序列的初值象 均值象 Xi ′ ′ ′ Xi′ = = ( xi (1), xi (2),L, xi (n)) xi (1) i = 0,1,L, m 第二步: 求差序列. 记 第二步 求差序列
′ ∆i ( k ) = x0 ( k ) − xi′ ( k ) , ∆i = ( ∆i (1), ∆i ( 2),L, ∆i ( n))
灰色关联理论创立
• 灰色系统理论(Grey 灰色系统理论( Theory) System Theory)的创立 源于20世纪80年代。 源于20世纪80年代。邓聚 20世纪80年代 龙教授在1981年上海中龙教授在1981年上海中1981年上海中 美控制系统学术会议上所 作的“ 作的“含未知数系统的控 制问题” 制问题”的学术报告中首 次使用了“ 灰色系统” 次使用了“ 灰色系统” 一词。 一词。
简称均值像 均值像。 均值像
定义3 定义 设
X = ( x (1), x ( 2),L, x ( n))
XD3 = ( x (1)d 3 , x ( 2)d 3 ,L, x ( n)d 3 )
x ( k )d 3 =
x ( k ) − min x ( k ) max x ( k ) − min x ( k )
则称D4为逆化算子 XD4为 X i 在逆化算子 D4下的像, ,
定义5 定义 设
X = ( x (1), x ( 2),L, x ( n))
XD5 = ( x (1)d 5 , x ( 2)d 5 ,L, x ( n)d 5 ) 1 x ( k )d 5 = , x ( k ) ≠ 0, k = 1,2,L, n x( k )
k k k
,
k = 1,2,L, n
则称D3为区间值化算子 称XD3为X的区间值象. ,
命题1 命题 初值化算子 D1 、均值化算子 D2 和区间值化
算子D3 皆可使序列无量纲化且在数量上规一,一般地, 皆可使序列无量纲化且在数量上规一,一般地, 无量纲化且在数量上规一 不宜混合、重叠使用。 不宜混合、2重叠使用。 D1 D D 3
定义4 定义 设
X i = ( xi (1), xi ( 2), L , xn ( n)); xi (k ) ∈ [0,1]为
因素X i的行为序列,D4为序列算子,且
XD4 = ( x(1)d 4 , x(2)d 4 ,L, x(n)d 4 )
其中 x i ( k ) d 4 = 1 − x i ( k ); k = 1, 2 , L , n
→ →
教育的发达程度 社会治安面貌和社会秩序
灰色关联算子
定义1 定义1 设
X = ( x (1), x ( 2),L, x ( n))