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  • 趋势分析法案例.pdf
    2021-04-20 07:12:13

    趋势分析法案例

    2012 甘 肃 地 质 2012

    第 卷 第 期

    21 2 GANSU GEOLOGY Vol.21 No.2

    文章编号:1004-4116(2012)02-0088-0005

    分离重力区域场与局部场的

    Matlab 趋势分析法

    1 2

    吴 琼 ,秦丽丽

    ( 甘肃省地矿局第一地勘院,甘肃 天水 ; 西北工业大学自动化学院,陕西 西安 )

    1. 741020 2. 710129

    摘 要:趋势分析法作为场分离的一种方法,当地形情况复杂、测区面积较大时,往往很难达到场分离的要求。

    文章通过改变多项式数学模型的阶次,选择最优的多项式数学模型进行趋势分析。 通过对剖面趋势分析和曲面趋势

    分析的对比得知,在同一地质模型上剖面趋势分析效果较曲面趋势分析效果好,由此运用切割法将叠加异常数据直

    接截取,获得多个剖面进行趋势分析,再由剖面趋势分析得到曲面趋势分析。 实验结果表明趋势分析效果理想,能达

    到场分离的要求。

    关键词:重力异常;趋势分析;区域异常;局部异常 切割法

    ;

    中图分类号: 文献标识码:

    P631.1 B

    获得曲面趋势分析。趋势分析效果理想,达到了重力

    1 引言 异常分离的目的。

    野外实测重力异常是由地表到地下深部所有密 2 趋势分析的原理

    度不均体引起的重力效应叠加,信息非常丰富。重力

    资料解释地质构造的一个实际问题就是如何确定不 重力资料解释通常把实测重力异常看作由区域

    同密度地层的分界面深度, 这必须首先从叠加异常 异常和局部异常组成。 区域异常主要由分布范围较

    中分离出单纯由这个密度分界面引起的重力异常, 广的、相对深的地质因素引起,其异常幅值大、范围

    然后用这个异常进行反演。 目前, 重力异常分离的 宽、梯度小、呈低频。 局部异常通常由比区域地质因

    [ ] [ ]

    1 1

    主要方法有解析延拓法 、趋势分析法 、匹配滤波 素范围小的研究对象引起,其异常幅度小、范围小、

    [ ] [ ] [ ] [ ]

    2 3 4 5

    法 、维纳小滤波法 、优选延拓法 、小波分析法 梯度大、呈高频。 由实测重力异常减去区域异常后的

    等。 剩余部分称为剩余异常, 习惯上看作局部异常。 因

    趋势分

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  • 层次分析法原理及应用案例

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    层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。

    层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。

    层次分析法具体步骤:

    1.建立层次结构模型

    将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层,绘出层次结构图。 最高层是指决策的目的、要解决的问题。 最低层是指决策时的备选方案。 中间层是指考虑的因素、决策的准则。对于相邻的两层,称高层为目标层,低层为因素层。

    2.构造判断(成对比较)矩阵

    在确定各层次各因素之间的权重时,如果只是定性的结果,则常常不容易被别人接受,因而Santy等人提出一致矩阵法,即不把所有因素放在一起比较,而是两两相互比较,对此时采用相对尺度,以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难,以提高准确度。

     重要性比较结果,表1列出Saaty给出的9个重要性等级及其赋值。按两两比较结果构成的矩阵称作判断矩阵。判断矩阵具有如下性质:

    Aij度量方法:

    3.层次单排序及其一致性检验

    对应于判断矩阵最大特征根λ的特征向量,经归一化(使向量中各元素之和等于1)后记为W。W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。能否确认层次单排序,则需要进行一致性检验,所谓一致性检验是指对A确定不一致的允许范围。其中,n阶一致阵的唯一非零特征根为n;n 阶正互反阵A的最大特征根λ≥n,当且仅当λ=n时,A为一直矩阵,由于λ的连续依赖于aij,则λ 比n 大的越多,A的不一致性越严重,一致性指标用CI计算,CI越小,说明一致性越大。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量,其不一致程度越大,引起的判断误差越大。因而可以用 λ-n 数值的大小来衡量A 的不一致程度。定义一致性指标为:

    CI=0,有完全的一致性;CI 接近于0,有满意的一致性;CI 越大,不一致越严重。

    为衡量CI 的大小,引入随机一致性指标 RI:

     

    其中,随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关,一般情况下,矩阵阶数越大,则出现一致性随机偏离的可能性也越大,其对应关系如表2:

    考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的,因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时,还需将CI和随机一致性指标RI进行比较,得出检验系数CR,公式如下:

    一般,如果CR<0.1 ,则认为该判断矩阵通过一致性检验,否则就不具有满意一致性。

    4.层次总排序及其一致性检验

    计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值,称为层次总排序。这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。

    5 算法举例

    算法举例:(成对矩阵中的值均需要人为按经验填写。)

    第一步:建立层次结构

    从苏州、杭州桂林三个城市选择一个城市去旅游。考虑的因素为景色、费用、居住、饮食、旅游5个因素。如下图所示:

    第二步:构造成对比较矩阵

    (注:矩阵中的各个元素均需要人为按经验填写)

    第三步:层次单排序及一致性检验

    求该矩阵的最大特征值及其对应的最大特征向量

    A的最大特征值为λ=5.037,归一化后的特征向量W={0.263,0.475,0.055,0.099,0.110}

    进行一致性检验

    A通过了一次性验证,结果是可行的。

    第四步:层次总排序及一次性检验

    与此类似,求出方案层中各方案的成对比较矩阵

     

    对每个成对矩阵汇总并进行一致性检验。

    全部通过。计算每个方案对最终目标的权重:

    B3对应的值最大,所以去桂林方案最佳。 

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    13825820-c6e4bb9125afe0b6.jpg

    数据分析中有很多数据分析的方法,通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息,从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中,对比分析法是一个十分常用的方法,在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。

    1.对比分析法的定义

    对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少,这就是对比分析法的定义。

    2.对比分析法的分类

    其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类,其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较,比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较,简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用,也可结合使用。进行对比分析时,可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。

    3.对比分析法的实践运用

    对比分析法的实践运用主要体现在五方面,第一就是与目标对比,具体就是实际完成值与目标进行对比,属于横比。第二就是与不同时期对比,具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准,属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比,具体就是与同级部门、单位、地区进行对比,属于横比。第四就是对行业内对比,具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比,属于横比。第五就是与活动效果比,具体就是对某项营销活动开展前后进行对比,属纵比。同时,我们还可以对活动的开展状况进行分组对比,这属于横比。

    4.对比分析法的注意事项

    我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性,对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一。

    在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识,对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法,如果我们掌握了这个方法,相信会对我们的数据分析工作更加有利。

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  • 数学建模:层次分析法实例以及代码

    万次阅读 多人点赞 2020-11-22 22:06:09
    目录层次分析法的思想层次分析法步骤具体案例(市政工程项目建设决策)1.问题提出2.建立递阶层次结构3.构造判断矩阵(成对比较阵)并赋值4.层次单排序(计算权向量)与检验(一致性检验)计算权向量一致性检验5.层次总...

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    层次分析法的思想

    层次分析法的思想:将所有要分析的问题层次化
    根据问题的性质和所要到达的总目标,将问题分为不同的组成因素,并按照这些因素间的关联影响即其隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次分析结构模型
    最后,对问题进行优劣比较排序.

    层次分析法步骤

    1、找准各因素之间的隶属度关系,建立递阶层次结构
    2、构造判断矩阵,并赋值
    3、层次单排序(计算权向量)与检验(一致性检验)
    4、层次总排序(组合权向量)与检验(一致性检验)
    5、结果分析

    具体案例(市政工程项目建设决策)

    1.问题提出

    市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。

    2.建立递阶层次结构

    1、明确决策目标:“合理建设市政工程,使综合效益最高”。

    2、为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益社会效益环境效益
    还必须考虑直接经济效益间接经济效益方便日常出行方便假日出行减少环境污染改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。

    3、解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。

    这样递阶层次就形成了:
    在这里插入图片描述

    3.构造判断矩阵(成对比较阵)并赋值

    1、构造判断矩阵的方法:
    每一个具有向下隶属关系的元素(被称作准则)作为判断矩阵的第一个元素(位于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行第一列
    如下图所示:
    在这里插入图片描述
    2、如何对判断矩阵进行赋值:
    向填写人(专家)反复询问:针对判断矩阵的准则,其中两个元素两两比较哪个重要,重要多少,对重要性程度按1-9赋值。
    (可以类比模糊PID中的隶属程度,都是人为设定的,也是被人诟病的一个地方)
    在这里插入图片描述
    设填写后的判断矩阵为A=(aij)n×n,判断矩阵具有如下性质:

    (1) aij>0
    (2) aji=1/ aji
    (3) aii=1

    判断矩阵具有对称性,因此在填写时,通常先填写aii=1部分,然后再仅需判断及填写上三角形或下三角形的n(n-1)/2个元素就可以了。
    在特殊情况下,判断矩阵可以具有传递性,即满足等式:aij*ajk=aik .
    当上式对判断矩阵所有元素都成立时,则称该判断矩阵为一致性矩阵。
    对于上述的例子,可以构造出下面的判断矩阵:
    在这里插入图片描述

    4.层次单排序(计算权向量)与检验(一致性检验)

    计算权向量

    对于专家填写后的判断矩阵,利用一定数学方法进行层次排序。
    层次单排序是指每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重,所以本质上是计算权向量。
    这里简要介绍和法:
    对于一致性判断矩阵,每一列归一化后就是相应的权重。
    对于非一致性判断矩阵,每一列归一化后近似其相应的权重,在对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。

    公式: 在这里插入图片描述
    在层层排序中,要对判断矩阵进行一致性检验。判断矩阵可以具有传递性和一致性。一般情况下,并不要求判断矩阵严格满足这一性质。

    但从人类认识规律看,一个正确的判断矩阵重要性排序是有一定逻辑规律的,例如若A比B重要,B又比C重要,则从逻辑上讲,A应该比C明显重要,若两两比较时出现A比C重要的结果,则该判断矩阵违反了一致性准则,在逻辑上是不合理的。

    因此在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性,需进行一致性检验。只有通过检验,才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的,才能继续对结果进行分析。

    一致性检验

    第一步,计算一致性指标CI
    在这里插入图片描述
    第二步,查表确定相应的平均随机一致性指标RI
    据判断矩阵不同阶数查下表,得到平均随机一致性指标RI:
    在这里插入图片描述
    第三步,计算一致性比例CR并进行判断:
    在这里插入图片描述
    当C.R.<0.1时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,C.R.>0.1时,认为判断矩阵不符合一致性要求,需要对该判断矩阵进行重新修正。

    图1
    图2
    可以看出,所有单排序的C.R.<0.1,认为每个判断矩阵的一致性都是可以接受的。

    5.层次总排序(组合权向量)与检验(一致性检验)

    总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层(最上层)的相对权重。这一权重的计算采用从上而下的方法,逐层合成。
    文字性描述公式如下:
    在这里插入图片描述

    计算过程如下,更好理解过程:
    P(C1/A) = P(C1/B1) * P(B1/A) = 0.5 * 0.1429 = 0.07145
    CR(C1/A) = CR(C/B) * CR(B/A) = 0 * 0 = 0
    P(D1/A) = P(D1/C1) * P(C1/B1) * P(B1/A)
    + P(D1/C2) * P(C2/B1) * P(B1/A)
    + P(D1/C3) * P(C3/B2) * P(B2/A)
    + P(D1/C4) * P(C4/B2) * P(B2/A)
    + P(D1/C5) * P(C5/B3) * P(B3/A)
    + P(D1/C6) * P(C6/B3) * P(B3/A)
    =0.8333 * 0.5 * 0.1429
    +0.75 * 0.5 * 0.1429
    +0.1667 * 0.75 * 0.4286
    +0.8750 * 0.25 * 0.4286
    +0.1667 * 0.75 * 0.4286
    +0.8333 * 0.25 * 0.4286

    在这里插入图片描述

    6.结果分析

    从方案层总排序的结果看,建地铁(D2)的权重(0.6592)远远大于建高速路(D1)的权重(0.3408),因此,最终的决策方案是建地铁。
    根据层次排序过程分析决策思路:

    1、对于准则层B的3个因子,直接经济效益(B1)的权重最低(0.1429),社会效益(B2)和环境效益(B3)的权重都比较高(皆为0.4286),说明在决策中比较看重社会效益和环境效益
    2、对于不看重的经济效益,其影响的两个因子直接经济效益(C1)、间接带动效益(C2)单排序权重都是建高速路远远大于建地铁,对于比较看重的社会效益和环境效益,其影响的四个因子中有三个因子的单排序权重都是建地铁远远大于建高速路,由此可以推出,建地铁方案由于社会效益和环境效益较为突出,权重也会相对突出
    3、从准则层C总排序结果也可以看出,方便日常出行(C3)、减少环境污染(C5)是权重值较大的,而如果单独考虑这两个因素,方案排序都是建地铁远远大于建高速路。

    由此我们可以分析出决策思路:
    即决策比较看重的是社会效益和环境效益,不太看重经济效益;(总结准则层B)
    因此对于具体因子,方便日常出行和减少环境污染成为主要考虑因素,对于这两个因素,都是建地铁方案更佳,(总结准则层C)由此,最终的方案选择建地铁也就顺理成章了。

    7.层次分析法的优缺点

    优点:
    (1)系统性:层次分析把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。
    (2)实用性:层次分析把定性和定量方法结合起来,能处理许多许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题,应用范围很广。同时,这种方法将决策者和决策分析者相互沟通,决策者甚至可以直接应用它,这就增加了决策者的了解和掌握。
    (3)简洁性:具有中等文化程度的人即可了解层次分析的基本原理和掌握它的基本步骤,计算也非常简便,并且所得的结果简单明确,容易为决策者了解和掌握。

    缺点:囿旧:只能从原有方案中选优,不能生成新方案;粗略:它的比较、判断直到结果都是粗糙的,不适于精度要求很高的问题;主观:从建立层次结构模型到给出成对比较矩阵,人的主观因素的作用很大,这就使得决策结果可能难以为众人接受。当然,采取专家群体判断的办法是克服这个缺点的一种途径。

    层次分析法的代码实现(matlab)

    disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
    A=input('A=');
    [n,n]=size(A);
    x=ones(n,100);
    y=ones(n,100);
    m=zeros(1,100);
    m(1)=max(x(:,1));
    y(:,1)=x(:,1);
    x(:,2)=A*y(:,1);
    m(2)=max(x(:,2));
    y(:,2)=x(:,2)/m(2);
    p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));
    while  k>p
      i=i+1;
      x(:,i)=A*y(:,i-1);
      m(i)=max(x(:,i));
      y(:,i)=x(:,i)/m(i);
      k=abs(m(i)-m(i-1));
    end
    a=sum(y(:,i));
    w=y(:,i)/a;
    t=m(i);
    disp(w);disp(t);
             %以下是一致性检验
    CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];
    CR=CI/RI(n);
    if CR<0.10
        disp('此矩阵的一致性可以接受!');
        disp('CI=');disp(CI);
        disp('CR=');disp(CR);
    end
    

    使用示例:
    将上面代码保存名为test1,并在点运行的时候添加到路径;
    输入的A矩阵是要以向量的形式输入的;
    之后按下回车即可,可以看到和之前的第4步得到的结果是一样的。
    在这里插入图片描述
    通过不断的使用这个式子计算相应矩阵(准则层B到准则层C、准则层C到方案层D)的权向量,最后可以得到最终的结果。
    简单的修改上面的程序,传入参数为矩阵,免得每次都要打。

    function w= test1(A)
    % disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
    % A=input('A=');
    [n,n]=size(A);
    x=ones(n,100);
    y=ones(n,100);
    m=zeros(1,100);
    m(1)=max(x(:,1));
    y(:,1)=x(:,1);
    x(:,2)=A*y(:,1);
    m(2)=max(x(:,2));
    y(:,2)=x(:,2)/m(2);
    p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));
    while  k>p
      i=i+1;
      x(:,i)=A*y(:,i-1);
      m(i)=max(x(:,i));
      y(:,i)=x(:,i)/m(i);
      k=abs(m(i)-m(i-1));
    end
    a=sum(y(:,i));
    w=y(:,i)/a;
    t=m(i);
    disp(w);disp(t);
             %以下是一致性检验
    CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];
    CR=CI/RI(n);
    if CR<0.10
        disp('此矩阵的一致性可以接受!');
        disp('CI=');disp(CI);
        disp('CR=');disp(CR);
    end
    

    输入:

    Array1=[1 1/3 1/3;3 1 1;3 1 1];
    Array2=[1 1;1 1];
    Array3=[1 3;1/3 1];
    Array4=[1 3;1/3 1];
    Array5=[1 5;1/5 1];
    Array6=[1 3;1/3 1];
    Array7=[1 1/5;5 1];
    Array8=[1 7;1/7 1];
    Array9=[1 1/5;5 1];
    Array10=[1 1/3;7 1];
    
    A=test1(Array1);
    B1=test1(Array2);
    B2=test1(Array3); 
    B3=test1(Array4);
    C1=test1(Array5);
    C2=test1(Array6);
    C3=test1(Array7);
    C4=test1(Array8);
    C5=test1(Array9);
    C6=test1(Array10);
    

    得到相应的矩阵:
    在这里插入图片描述

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    1.1.基本概念决策树分析法又称概率分析决策方法,是指将构成决策方案的有关因素,以树状图形的方式表现出来,并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它是风险型决策最常用的方法之一,特别式勇敢于分析比较复杂...
  • 层次分析法(AHP)模型的应用案例

    千次阅读 2022-03-27 15:41:49
    层次分析法(AHP)模型的应用案例
  • 摘要AHP (Analytic Hierarchy ...本文主要回顾与分析层次分析法在历史街区相关理论研究和实践进展中的应用,从历史街区评价模型的研究与实践和层次分析法在历史街区评价模型中的应用现状展开探讨与总结。关键词:...
  • 杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系,建立财务比率分析的综合模型,来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列,本思想是 将企业的净资产收益率...
  • 漏斗分析法

    千次阅读 2022-02-23 16:25:50
    一、什么是漏斗分析 究竟什么是漏斗分析?漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 二、漏斗分析模型的特点与价值 对于业务流程相对规范...
  • 目录层次分析法概述定义步骤归纳例子应用实例Python实现程序如下:运行结果截图 层次分析法概述 定义 本文所有图片均来自本人的OneNote笔记 步骤归纳 例子 建立层次结构模型 构造判断(成对比较)矩阵 第...
  • ABAQUS时程分析实例.pdf

    2019-08-22 15:31:14
    ABAQUS 时程分析法计算地震反应的实例,悬臂柱高 12m,工字型截面,应用了第一部分:反应谱法,得到时程曲线的对比
  • 1 层次分析法的原理及步骤 1.1 层次分析法的原理 20世纪70年代末,美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.萨迪(T.L.Saaty)提出了层次分析法(Analysis Hierarchy Process,简称 AHP)。它将人的思维过程分成目标层、...
  • 知识星球 * 原创电子书 * 深海社区 * 微信群 文|昆船物流信息 孙明伟、卢会超等 本文以国内某快消品企业X公司自动化立体仓库规划设计为例,通过EIQ -ABC 分析法,对客户全年订单数据进行分析,在剔除异常过...
  • 层次分析法例题

    2021-04-26 16:06:55
    1、某物流企业需要采购一台设备,在采购设备时需要从功能、价格与可维护性三个角度进行评价,考虑应用层次分析法对3个不同品牌的设备进行综合分析评价和排序,从中选出能实现物流规划总目标的最优设备,其层次结构如...
  • Excel案例-杜邦分析法

    千次阅读 2020-12-30 08:45:24
    Excel案例-杜邦分析法 1. 什么是杜邦分析法? 杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况,这种分析方法最早由美国杜邦公司使用,故名杜邦分析法。杜邦分析法是一种用来评价公司盈利...
  • 一、层次分析法原理层次分析法(analytic hierarchy process,ahp)由美国运筹学家托马斯·塞蒂(t. l. saaty)于20世纪70年代中期提出,用于确定评价模型中各评价因子/准则的权重,进一步选择最优方案。该方法仍具有较...
  • 通过具体实例比较了由模式匹配分析法与严格耦合波分析法计算得到的光栅衍射效率和电磁场强度分布,对比结果表明模式匹配分析法在分析亚波长层叠介质光栅方面相较于严格耦合波分析法更为高效,在收敛性以及计算速度方面...
  • 1:选中用地适宜性 2:选中此单元格,比较交通便利性和城市氛围两者的相对重要性。位置越靠近上部,表示交通便利性的比种越大,越靠近下部表示城市氛围的比重越大,需要根据当地的实际情况确定,这也就是专家经验。...
  • 作为评估竞争对手和自身经营状况的必用方法,SWOT分析法被所有美国商学院列为重点教学内容。这样的方法,同样适用于口腔牙科。作为牙科老板,你要知道自己牙科的优势和弱点在哪里。比如,你的目标客户群体构成是什么...
  • 运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行: 建立递阶层次结构模型; 构造出各层次中的所有判断矩阵; 层次单排序及一致性检验; 层次总排序及一致性检验。 2 层次结构模型 层次分析法是用来根据多种准则,...
  • 麦肯锡逻辑树分析法

    2021-03-30 00:22:03
    01什么是逻辑树逻辑树又称为问题数,演绎树或者分解树,是麦肯锡公司提出的分析问题,解决问题的重要方法首先它的形态像一颗树,把已知的问题比作树干,然后考虑哪些问题或者任务与已知问题有关,将这...
  • 数据分析方法论2:交叉&平均分析法

    千次阅读 2020-12-17 16:44:19
    平均分析法顾名思义,就是用平均数来反映数据在某一特征下的水平,平均分析通常和对比分析结合在一起,从时间和空间多个角度衡量差异,找到其中的趋势和规律。 01 不得不提的平均数 平均数用来反映一组数据的...

空空如也

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对比分析法案例