綜合評價的步驟是什麼常用的綜合評價模型有哪些

時間 2021-10-30 05:40:20

1樓:仰禕文

綜合評價模型(iam)考慮人類活動、大氣構成、生態系統、能源系統與經濟系統等相互之間的影響,模擬碳排放對巨集觀經濟乃至全球經濟系統的影響,而cge模型通常被用來描述其中的經濟子系統。典型的iam模型有:美國耶魯大學的dice和rice模型、德國漢堡大學的fund模型、美國斯坦福大學的merge模型和《斯特恩報告》中的page模型(stern,2007)等,用於對全球或區域能源、氣候和經濟之間的相互影響進行綜合評價。

iam模型是基於多國甚至全球經濟系統的綜合評價,涉及複雜的國際社會核算矩陣,許多學者傾向於採用一國或地區的cge模型,如oecd開發的green模型和linkage模型、美國能源部開發的g-cubed模型及日本國家環境研究所的aim模型等。由於cge模型以一般均衡理論為基礎,結合理性經濟行為主體的行為假設,在比較靜態框架下模擬碳減排政策與外生衝擊對經濟系統的影響,能夠描述巨集觀變數與微觀變數之間的因果關係與內在行為機制,被廣泛用於模擬公共減排政策的經濟影響與社會後果。

2樓:哈哈30小子

1確定評價目標的影響因素;並建立評價因素體系2確定評價等級

3確定評價因素的權重

4進行隸屬度矩陣合成,總後得出評價結果

如消費者滿意度的綜合評價;對大學生活滿意度的評價等

3樓:匿名使用者

綜合評價的步驟:

1.確定綜合評價的目的

2.確定評價指標和評價指標體系

3.確定各個評價指標的權重

4. 求單個指標的評價值

5. 求綜合評價值

常用綜合評價模型:

1、計分法

2、綜合指數法

3、topsis法

4、秩和比(rsr)法

5、層次分析(ahp)法

6、模糊評價方法

7、多元統計分析方法

8、灰色系統評價方法

4樓:匿名使用者

綜合評價方法有許多。一些新興的學科方法如層次分析法、模糊綜合評判法、資料包絡分析法、人工神經網路評價法、灰色綜合評價、topsis法、變異係數法、熵值法、秩和比法等等。具體步驟參見各個方法。

數學建模中綜合評價的方法有哪些?

5樓:那個啥仰望

綜合評價有許多不同的方法:

1、綜合指數法:

綜合指數法是先綜合,後對比平均,其最大優點在於不僅可以反映複雜經濟現象總體的變動方向和程度,而且可以確切地、定量地說明現象變動所產生的實際經濟效果。但它要求原始資料齊全。平均指數法是先對比,後綜合平均,雖不能直接說明現象變動的絕對效果,但較綜合指數法靈活,便於實際工作中的運用。

2、topsis法:

其基本原理,是通過檢測評價物件與最優解、最劣解的距離來進行排序,若評價物件最靠近最優解同時又最遠離最劣解,則為最好;否則不為最優。其中最優解的各指標值都達到各評價指標的最優值。最劣解的各指標值都達到各評價指標的最差值。

3、層次分析法:

運用層次分析法有很多優點,其中最重要的一點就是簡單明瞭。層次分析法不僅適用於存在不確定性和主觀資訊的情況,還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。也許層次分析法最大的優點是提出了層次本身,它使得買方能夠認真地考慮和衡量指標的相對重要性。

另外還有rsr法、模糊綜合評價法、灰色系統法等,這些方法各具特色,各有利弊。

6樓:畫筆下的海岸

現有的統計方法:

一、主要為多元統計方法,如多元迴歸、逐步迴歸分析、判別分析、因子分析、時間序列分析等。

二、模糊多元分析方法:由模糊數學發展而來,包括模糊聚類、模糊判別、模糊綜合評價等方法。

三、簡易方法:主要包括綜合評分法、綜合指數法、層次分析法、topsis法、秩和比法等。      特點:

1、簡單實用;

2、適用於各種資料;

3、存在一定的侷限性。

擴充套件資料;

建模意義

思考方法

數學建模是一種數學的思考方法,是運用數學的語言和方法,通過抽象,簡化建立能近似刻畫並"解決"實際問題的一種強有力的數學手段。

數學建模就是用數學語言描述實際現象的過程。這裡的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象,也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。

這裡的描述不但包括外在形態,內在機制的描述,也包括**,試驗和解釋實際現象等內容。

我們也可以這樣直觀地理解這個概念:數學建模是一個讓純粹數學家(指只研究數學而不管數學在實際中的應用的數學家)變成物理學家,生物學家,經濟學家甚至心理學家等等的過程。

數學模型一般是實際事物的一種數學簡化。它常常是以某種意義上接近實際事物的抽象形式存在的,但它和真實的事物有著本質的區別。

要描述一個實際現象可以有很多種方式,比如錄音,錄影,比喻,傳言等等。為了使描述更具科學性,邏輯性,客觀性和可重複性,人們採用一種普遍認為比較嚴格的語言來描述各種現象,這種語言就是數學。

使用數學語言描述的事物就稱為數學模型。有時候我們需要做一些實驗,但這些實驗往往用抽象出來了的數學模型作為實際物體的代替而進行相應的實驗,實驗本身也是實際操作的一種理論替代。

7樓:匿名使用者

模糊綜合評價

層次分析法 熵值 等的綜合

8樓:匿名使用者

現在用的多的還是模糊綜合評價、層次分析、層次模糊綜合

還有有神經網路技術等等

9樓:匿名使用者

特多;資料包絡分析法、

灰色綜合評價法

還有他們所說的。嘔

10樓:匿名使用者

1、模糊綜合評價、層次分析法,主要是這種兩種方法

模糊綜合評價模型的基本原理是什麼?

11樓:匿名使用者

首先確定被評判物件的因素(指標)集u=(x1,x2,…,xn)和評價集v=(v1,v2,…,vn)。其中x1為各單項指標,v1為對xi的評價等級層次,一般可分為五個等級:v=。

再分別確定各個因素的權重及它們的隸屬度向量,獲得模糊評判矩陣。最後把模糊評判矩陣與因素的權重集進行模糊運算並進行歸一化,得到模糊評價綜合結果。

層次分析法和模糊綜合評價法優缺點

12樓:匿名使用者

層次分析法

優缺點(一)優點

1. 系統性的分析方法

層次分析法把研究物件作為一個系統,按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進行決策,成為繼機理分析、統計分析之後發展起來的系統分析的重要工具。系統的思想在於不割斷各個因素對結果的影響,而層次分析法中每一層的權重設定最後都會直接或間接影響到結果,而且在每個層次中的每個因素對結果的影響程度都是量化的,非常清晰、明確。這種方法尤其可用於對無結構特性的系統評價以及多目標、多準則、多時期等的系統評價。

2. 簡潔實用的決策方法

這種方法既不單純追求高深數學,又不片面地注重行為、邏輯、推理,而是把定性方法與定量方法有機地結合起來,使複雜的系統分解,能將人們的思維過程數學化、系統化,便於人們接受,且能把多目標、多準則又難以全部量化處理的決策問題化為多層次單目標問題,通過兩兩比較確定同一層次元素相對上一層次元素的數量關係後,最後進行簡單的數**算。即使是具有中等文化程度的人也可瞭解層次分析的基本原理和掌握它的基本步驟,計算也經常簡便,並且所得結果簡單明確,容易為決策者瞭解和掌握。

3. 所需定量資料資訊較少

層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質、要素的理解出發,比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。由於層次分析法是一種模擬人們決策過程的思維方式的一種方法,層次分析法把判斷各要素的相對重要性的步驟留給了大腦,只保留人腦對要素的印象,化為簡單的權重進行計算。這種思想能處理許多用傳統的最優化技術無法著手的實際問題。

[1](二)缺點

1. 不能為決策提供新方案

層次分析法的作用是從備選方案中選擇較優者。這個作用正好說明了層次分析法只能從原有方案中進行選取,而不能為決策者提供解決問題的新方案。這樣,我們在應用層次分析法的時候,可能就會有這樣一個情況,就是我們自身的創造能力不夠,造成了我們儘管在我們想出來的眾多方案裡選了一個最好的出來,但其效果仍然不夠企業所做出來的效果好。

而對於大部分決策者來說,如果一種分析工具能替我分析出在我已知的方案裡的最優者,然後指出已知方案的不足,又或者甚至再提出改進方案的話,這種分析工具才是比較完美的。但顯然,層次分析法還沒能做到這點。

2. 定量資料較少,定性成分多,不易令人信服

在如今對科學的方法的評價中,一般都認為一門科學需要比較嚴格的數學論證和完善的定量方法。但現實世界的問題和人腦考慮問題的過程很多時候並不是能簡單地用數字來說明一切的。層次分析法是一種帶有模擬人腦的決策方式的方法,因此必然帶有較多的定性色彩。

這樣,當一個人應用層次分析法來做決策時,其他人就會說:為什麼會是這樣?能不能用數學方法來解釋?

如果不可以的話,你憑什麼認為你的這個結果是對的?你說你在這個問題上認識比較深,但我也認為我的認識也比較深,可我和你的意見是不一致的,以我的觀點做出來的結果也和你的不一致,這個時候該如何解決?

比如說,對於一件衣服,我認為評價的指標是舒適度、耐用度,這樣的指標對於女士們來說,估計是比較難接受的,因為女士們對衣服的評價一般是美觀度是最主要的,對耐用度的要求比較低,甚至可以忽略不計,因為一件便宜又好看的衣服,我就穿一次也值了,根本不考慮它是否耐穿我就買了。這樣,對於一個我原本分析的‘購買衣服時的選擇方法’的題目,充其量也就只是‘男士購買衣服的選擇方法’了。也就是說,定性成分較多的時候,可能這個研究最後能解決的問題就比較少了。

對於上述這樣一個問題,其實也是有辦法解決的。如果說我的評價指標太少了,把美觀度加進去,就能解決比較多問題了。指標還不夠?

我再加嘛!還不夠?再加!

還不夠?!不會吧?你分析一個問題的時候考慮那麼多指標,不覺得辛苦嗎?

大家都知道,對於一個問題,指標太多了,大家反而會更難確定方案了。這就引出了層次分析法的第三個不足之處。

3. 指標過多時資料統計量大,且權重難以確定

當我們希望能解決較普遍的問題時,指標的選取數量很可能也就隨之增加。這就像系統結構理論裡,我們要分析一般系統的結構,要搞清楚關係環,就要分析到基層次,而要分析到基層次上的相互關係時,我們要確定的關係就非常多了。指標的增加就意味著我們要構造層次更深、數量更多、規模更龐大的判斷矩陣。

那麼我們就需要對許多的指標進行兩兩比較的工作。由於一般情況下我們對層次分析法的兩兩比較是用1至9來說明其相對重要性,如果有越來越多的指標,我們對每兩個指標之間的重要程度的判斷可能就出現困難了,甚至會對層次單排序和總排序的一致性產生影響,使一致性檢驗不能通過,也就是說,由於客觀事物的複雜性或對事物認識的片面性,通過所構造的判斷矩陣求出的特徵向量(權值)不一定是合理的。不能通過,就需要調整,在指標數量多的時候這是個很痛苦的過程,因為根據人的思維定勢,你覺得這個指標應該是比那個重要,那麼就比較難調整過來,同時,也不容易發現指標的相對重要性的取值裡到底是哪個有問題,哪個沒問題。

這就可能花了很多時間,仍然是不能通過一致性檢驗,而更糟糕的是根本不知道**出現了問題。也就是說,層次分析法裡面沒有辦法指出我們的判斷矩陣裡哪個元素出了問題。

4. 特徵值和特徵向量的精確求法比較複雜

在求判斷矩陣的特徵值和特徵向量時,所用的方法和我們多元統計所用的方法是一樣的。在二階、三階的時候,我們還比較容易處理,但隨著指標的增加,階數也隨之增加,在計算上也變得越來越困難。不過幸運的是這個缺點比較好解決,我們有三種比較常用的近似計算方法。

第一種就是和法,第二種是冪法,還有一種常用方法是根法。

模糊綜合評價法優缺點

1、模糊綜合評價法的優點

模糊評價通過精確的數字手段處理模糊的評價物件,能對蘊藏資訊呈現模糊性的資料作出比較科學、合理、貼近實際的量化評價;

評價結果是一個向量,而不是一個點值,包含的資訊比較豐富,既可以比較準確的刻畫被評價物件,又可以進一步加工,得到參考資訊。

2、模糊綜合評價法的缺點

計算複雜,對指標權重向量的確定主觀性較強;

當指標集u較大,即指標集個數凡較大時,在權向量和為1的條件約束下,相對隸屬度權係數往往偏小,權向量與模糊矩陣r不匹配,結果會出現超模糊現象,解析度很差,無法區分誰的隸屬度更高,甚至造成評判失敗,此時可用分層模糊評估法加以改進

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