函数代码 function topsis_example(data, data_types, up_OK, down_OK, upper_bounds, lower_bounds,middle) % 数据预处理 [num_objects, num_attributes] = size(data); normalized_data = zeros(num_objects, num_attributes); % 1. 根据数据类型进行正向化处理 for i = 1:num_attributes switch data_...
topsis的MATLAB代码 x=['shuju']; y=[] [m,n]=size(x); for i=1:n y(:,i)=x(:,i)/sum([x(:,i)]) % 原始矩阵归一化end for i=1:n w(i)=max(y(:,i));%最大指标 b(i)=min(y(:,i));%最小指标 end D1=zeros(m,1); D2=zeros(m,1); for i=1:m for j=1:n ma(...
TOPSIS方法由Hwang和Yoon提出，该方法通过确定与理想解距离最短、与负理想解距离最远的解，从而得到最具优势的方案。TOPSIS方法具有逻辑结构稳健、计算过程简单、同时考虑理想解和负理想解的优点，适用于基于决策者完全理性的多属性决策。【2】决策步骤 （0）问题描述 （1）标准化处理 为能够科学地得出方案优势度，需...
TOPSIS法是1981年由C.L.Hwang和K.Yoon这两个专家首先提出的,它可翻译为逼近理想解排序法,国内也常简称为优劣解距离法,这个是比较容易理解的,他就是来考虑我们的方案,距离最优或者最差方案的一个距离,TOPSIS法是一个非常常用的综合评价方法,能充分的利用原始数据及结果,也能精确地反映各个评价方案之间的差距。然后...
MATLAB优劣解距离法(topsis)综合评价+代码 优劣解距离法TOPSIS是通过逼近理想解的程度来评估各个样本的优劣等级收集与整理假设有n个待评价样本,p项评价指标,形成原始指标数据矩阵:预处理数据使指标具有同趋势性。评价指标中有正向指标和负向指标之分,一般把负向指标转化为正向指标,转化的方法可采用倒数法(即1/X),多...
熵权TOPSIS法是一种结合了熵权法和TOPSIS法的多属性决策方法。熵权法用于确定各评价指标的权重,而TOPSIS法则用于根据这些权重对方案进行排序。下面我将分步骤介绍如何在MATLAB中实现熵权TOPSIS法,并提供相应的代码片段。 1. 理解熵权TOPSIS法的基本原理和步骤 熵权法:通过计算各评价指标的信息熵来确定其权重。信息熵越小...
熵权法topsisPython代码 熵权法求权重matlab代码,熵权法是一种客观赋值的方法,即它通过数据所包含的信息量来确定权重,形象的说如果每个人考试都能考100分,那么这个指标对于这些人的评价是毫无意义的,因为没有任何区分度,熵权法就是通过区分度来确定对于特征的权值,从
% 可以使用cd函数修改Matlab的当前文件夹 % 比如说,我的代码和数据放在了: D:第2讲.TOPSIS法(优劣解距离法)\代码和例题数据 % 那么我就可以输入命令: %% 第二步:判断是否需要正向化 [n,m] = size(X); disp([‘共有’ num2str(n) '个评价对象, ’ num2str(m) ‘个评价指标’]) ...
下面是一个简单的MATLAB代码实现TOPSIS方法: function [sim, dis] = topsis(A, w, D) A: 决策矩阵 w: 属性权重向量 D: 理想解向量 n = length(A); 方案数量 m = size(A, 2); 属性数量 规范化决策矩阵 B = bsxfun(@rdivide, A, sqrt(sum(A.^2))); 计算加权规范化矩阵 ...
75阅读文档大小:25.5K3页水滴文化上传于2020-03-09格式:DOC MATLAB在时间序列建模预测及程序代码 热度: 基于时频域睡眠脑电信号自动分期论文和全部matlab原代码 热度: MATLAB神经网络30个案例分析(原代码) 热度: ___ 精品资料 x=['shuju']; y=[] [m,n]=size(x); fori=1:n y(:,i)=x(:,i)/sum...