一、运行环境Ubuntu16.04 + python 3.5 二、安装gensim两种安装方式 1)打开终端 sudo easy_install --upgrade gensim2)打开终端 pip install gensim 三、Git官方GitHub代码https://github… 汐堇 全网最全!Python中最经典的13种时间序列模型总结 Python技术极客 Temporal Fusion Transformer的可解释性 TFT强调的重要贡...
1、jupyter开发环境 2、python3.6 任务实施过程 层次分析法(The analytic hierarchy process,AHP)是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。这一方法的特点,是在对复杂决策问题的本质、影响因素以及内在关系等进行深入分析之后,构建一个层次结构模型,然后利用较少的定量信息,把决策的思维过程数学化,从而为求解多目标...
📚 首先,导入必要的库:```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ```📈 读取数据:```python data = pd.read_excel('xx.xlsx') ```🕒 定义时间列名:```python time_column = 'xx时间' # 时间列名 ```🗂️ 提取时间数据:```python t...
Python实现 下面的代码示例展示了如何在Python中使用TOPSIS模型: importnumpyasnpimportpandasaspddeftopsis(data,weights):# 标准化决策矩阵normalized_data=data/np.sqrt((data**2).sum(axis=0))# 计算加权标准化决策矩阵weighted_data=normalized_data*weights# 确定理想解和负理想解ideal_solution=weighted_data.max...
TOPSIS综合评价法及其Python实现 1. 引言 在做决策时,尤其是在多标准决策的情况下,经常需要综合多个指标来评价不同的选择。TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种较为流行的多标准决策方法,可以有效地帮助决策者排序选项。
以下是使用Python实现TOPSIS方法的步骤和代码示例: 1. 了解TOPSIS方法的基本原理和步骤 TOPSIS方法的基本原理是:首先,对原始数据进行正向化和标准化处理;然后,确定各评价指标的权重;接着,计算各方案与理想解和负理想解的距离;最后,根据距离计算各方案的相对接近度,并进行排序。 2. 准备数据集 数据集应包含评价指标...
Topsis法的python实现 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。 以往的topsis往往在excel中进行计算,但是如果涉及到多时空比较的话...
设定权重和影响方向:根据需求设定属性权重和影响方向(正向或负向)。 运行代码:调用TOPSIS函数,传入数据、权重和影响方向,获取综合评价指数。 分析结果:比较各方案的优劣,做出决策。通过我们的Python TOPSIS评价代码,您可以快速、准确地实现TOPSIS评价,获取各方案的综合评价指数。这将为您的决策提供有力支持,让您做出更明...
topsis法python代码以下是一个简单的Topsis(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法的Python实现代码: python代码: 在这个代码中,data是一个二维列表,表示各个评价方案的各评价指标数值;weights是一个一维列表,表示各评价指标的权重;impacts是一个一维列表,表示各评价指标的影响方向('+'表示...
TOPSIS方法python代码 TOPSIS法 (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1. 可翻译为逼近理想解排序法,国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。