熵权法模型的检验matlab代码
时间: 2023-09-05 14:07:33 浏览: 72
根据引用中的Matlab代码,熵权法模型的检验的Matlab代码如下:
```Matlab
clc;clear;
data=xlsread('2020.xlsx');%读取数据
%数据标准化 mapminmax对行进行标准化,所以转置一下
data1=mapminmax(data',0.002,0.996); %标准化到0.002-0.996之间
data1=data1';
[m,n]=size(data1);
p=zeros(m,n);
for j=1:n
p(:,j)=data1(:,j)/sum(data1(:,j));
end
for j=1:n
E(j)=-1/log(m)*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));%计算信息熵
end
w=(1-E)/sum(1-E);%计算权重
s=data1*w';%计算得分
```
此代码可以用于对熵权法模型进行检验,其中使用了Excel文件"2020.xlsx"中的数据,并对数据进行了标准化。通过计算信息熵,得到各指标的权重,并利用得到的权重计算各指标的得分。
请注意,运行此代码需要提前安装并配置好Matlab开发环境,并且确保"2020.xlsx"文件存在并包含正确的数据。
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基于熵权法的topsis模型代码matlab
以下是基于熵权法的topsis模型的Matlab代码示例:
假设有5个方案,每个方案有3个属性。数据如下:
```
X = [8 7 6; 4 6 10; 9 9 7; 7 8 5; 6 7 8];
```
首先,对数据进行归一化处理:
```
[m, n] = size(X);
X_norm = X./repmat(sqrt(sum(X.^2, 2)), 1, n);
```
然后,使用熵权法计算每个属性的权重:
```
E = -mean(X_norm.*log(X_norm));
w = (1-E)/(n-sum(E));
```
接下来,对数据进行加权处理:
```
X_weighted = X_norm.*repmat(w, m, 1);
```
然后,使用topsis算法对每个方案进行评估:
```
v1 = max(X_weighted, [], 2);
v2 = min(X_weighted, [], 2);
S1 = sqrt(sum((X_weighted-repmat(v1, 1, n)).^2, 2));
S2 = sqrt(sum((X_weighted-repmat(v2, 1, n)).^2, 2));
C = S2./(S1+S2);
```
最后,选出最优方案:
```
[~, idx] = max(C);
```
以上就是基于熵权法的topsis模型的Matlab代码示例。注意,在实际应用中,可能需要对数据进行更多的处理和优化,以达到更好的效果。
熵权法确定权重matlab代码
熵权法(Entropy Weight Method)是一种常用的多指标权重确定方法,可以用于确定权重。以下是在MATLAB中实现熵权法的示例代码:
```matlab
% 假设有n个指标,X为指标数据矩阵,每一列代表一个指标
X = [x1, x2, x3, ..., xn];
% 标准化指标数据
[m, n] = size(X);
X_norm = zeros(m, n);
for i = 1:n
X_norm(:, i) = (X(:, i) - min(X(:, i))) / (max(X(:, i)) - min(X(:, i)));
end
% 计算每个指标的熵值
P = X_norm ./ sum(X_norm);
E = -sum(P .* log(P));
% 计算每个指标的权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);
```
在代码中,`X`为指标数据矩阵,每一列代表一个指标。首先对指标数据进行标准化,然后计算每个指标的熵值,最后根据熵值计算每个指标的权重。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。