目录前言一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理2.建模步骤二、模型实现第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化四、TOPSIS模型的总结与扩展总结扩展五、熵权法1.信息熵的定义2.计算步骤六、熵权法模型总结与扩展总结扩展七、参考代码前言本文大部分是对于数学建模清风老师的课程学习总结归纳而来，我的理解可能有错误，大家发现错误可以在评论区批评指正，课程地址：《数学建模清风》一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理 TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为
目录前言一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理2.建模步骤二、模型实现第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化四、TOPSIS模型的总结与扩展总结扩展五、熵权法1.信息熵的定义2.计算步骤六、熵权法模型总结与扩展总结扩展七、参考代码前言本文大部分是对于数学建模清风老师的课程学习总结归纳而来，我的理解可能有错误，大家发现错误可以在评论区批评指正，课程地址：《数学建模清风》一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理 TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为
【综合评价分析】熵权算法确定权重原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列文章目录1. 熵权法确定指标权重（1）构造评价矩阵Ymn（2）评价矩阵标准化处理（3）计算指标信息熵值Mj（4）计算各指标权重Nj2.完整代码2.1熵权法（正向化指标）2.2熵权法（负向化指标）3.运行演示3.1复制代码，建立函数3.2 导入data数据集3.3运行指令3.4运行结果3.5结构体result变量3.5.1归一化3.5.2熵值3.5.3权重3.6熵权法（负向化指标）4.总结 采用熵权法进行客观权重计算的步骤为：①根据评价等级对指标重要性进行打分，然后构建评价矩阵；②将评价矩阵进行归一化处理，得到归一化评
【综合评价分析】熵权算法确定权重原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列文章目录1. 熵权法确定指标权重（1）构造评价矩阵Ymn（2）评价矩阵标准化处理（3）计算指标信息熵值Mj（4）计算各指标权重Nj2.完整代码2.1熵权法（正向化指标）2.2熵权法（负向化指标）3.运行演示3.1复制代码，建立函数3.2 导入data数据集3.3运行指令3.4运行结果3.5结构体result变量3.5.1归一化3.5.2熵值3.5.3权重3.6熵权法（负向化指标）4.总结 采用熵权法进行客观权重计算的步骤为：①根据评价等级对指标重要性进行打分，然后构建评价矩阵；②将评价矩阵进行归一化处理，得到归一化评
原文链接：基于熵权-模糊综合评价法的施工项目风险评价研究-中国知网(cnki.net)【基于熵权-模糊综合评价法】《基于熵权-模糊综合评价法的施工项目风险评价研究》论文笔记（内附MATLAB代码）文章目录1.施工项目风险评价指标体系2.构建风险评价模型3.实例分析3.1工程概况3.2计算评价指标权重（1）构造评价矩阵（2）评价矩阵归一化处理（3）计算指标信息熵值（4）计算各指标权重3.3类比得出施工项目风险评价指标权重值4.代码实现5.结果分析5.1运行结果：工作区变量 5.2 以“人员因素”为例结果对比5.3分析6.总结1.施工项目风险评价指标体系 通过查询评价体系相关文献[6]，结合
原文链接：基于熵权-模糊综合评价法的施工项目风险评价研究-中国知网(cnki.net)【基于熵权-模糊综合评价法】《基于熵权-模糊综合评价法的施工项目风险评价研究》论文笔记（内附MATLAB代码）文章目录1.施工项目风险评价指标体系2.构建风险评价模型3.实例分析3.1工程概况3.2计算评价指标权重（1）构造评价矩阵（2）评价矩阵归一化处理（3）计算指标信息熵值（4）计算各指标权重3.3类比得出施工项目风险评价指标权重值4.代码实现5.结果分析5.1运行结果：工作区变量 5.2 以“人员因素”为例结果对比5.3分析6.总结1.施工项目风险评价指标体系 通过查询评价体系相关文献[6]，结合
目录一、熵权法介绍二、熵权法赋权步骤1.指标正向化mapminmax介绍2.数据标准化3.计算信息熵4.计算权重以及得分三、实例分析1.读取数据2.指标正向化2.1 越小越优型处理2.2 某点最优型指标处理3.数据标准化4.计算信息熵5.计算权重6.计算得分总结一、熵权法介绍熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，
目录一、熵权法介绍二、熵权法赋权步骤1.指标正向化mapminmax介绍2.数据标准化3.计算信息熵4.计算权重以及得分三、实例分析1.读取数据2.指标正向化2.1 越小越优型处理2.2 某点最优型指标处理3.数据标准化4.计算信息熵5.计算权重6.计算得分总结一、熵权法介绍熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，
指标权重计算流程参考:https://www.zhihu.com/question/357680646/answer/17485912621、归一化2、指标占比3、计算熵4、计算差异系数5、计算权重6、验证：权重和为1样例：WeightScoreTest.scalacaseclassRoom(name:String,x1:Double,x2:Double,x3:Double,x4:Double,x5:Double,x6:Double,x7:Double,x8:Double){}objectRoom{//defapply(name:String,x1:Double,x2:Double,x3:Do
指标权重计算流程参考:https://www.zhihu.com/question/357680646/answer/17485912621、归一化2、指标占比3、计算熵4、计算差异系数5、计算权重6、验证：权重和为1样例：WeightScoreTest.scalacaseclassRoom(name:String,x1:Double,x2:Double,x3:Double,x4:Double,x5:Double,x6:Double,x7:Double,x8:Double){}objectRoom{//defapply(name:String,x1:Double,x2:Double,x3:Do
