TOPSIS RSR流程图
时间: 2024-01-09 11:13:49 浏览: 48
TOPSIS RSR流程图如下所示:
1. 收集评价对象的相关数据,包括指标数据和权重值。
2. 对指标数据进行标准化处理,将其转化为无量纲统计量。
3. 根据标准化后的指标数据,计算每个评价对象的WRSR估计值,使用公式WRSRfit = ab(1) ab(2)*Probit。
4. 根据计算得到的WRSR估计值,对评价对象进行分档排序,按照从高到低的顺序排列。
5. 根据分档排序结果,对评价对象进行综合评价,可以直接比较各评价对象的优劣。
6. 根据综合评价结果,得出最终的排序或决策结果。
注意:以上步骤是基于秩和比综合评价法的流程,其中WRSR是评价对象的无量纲统计量,通过分档排序和综合评价得出最终结果。
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熵权topsis法是一种多属性决策方法,可以用来评价多个指标或属性的综合优劣。其主要流程包括确定决策矩阵、计算归一化矩阵、计算权重矩阵、计算熵值和权系数、计算决策矩阵的综合得分并排序。该方法的具体实现过程较为复杂,需要进行大量的数学计算和数据处理,需要借助专业的软件或工具来完成。关于具体的流程图,您可以参考相关的学术文献或资料来了解。
熵权法topsis流程图
熵权法topsis流程图包括以下几个步骤:
1. 数据准备:收集需要进行评价的指标数据。
2. 熵权计算:使用熵权法计算各评价指标的权重。
3. 数据处理:对数据进行方向处理、量纲处理和非负平移,以确保数据的准确性和可比性。
4. 新数据计算:将权重值乘以原始数据,得到新的加权数据。
5. TOPSIS计算:使用TOPSIS方法对新数据进行计算,得到各评价对象的综合得分。
6. 排序:根据综合得分对评价对象进行排序,以确定它们的优劣关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [面板数据熵权topsis法分析流程](https://blog.csdn.net/m0_37228052/article/details/130385846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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