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復(fù)合冪函數(shù)修正G1法的組合賦權(quán)模型

2017-12-13 | rar | 0.89 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對(duì)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題中主客觀權(quán)重相悖時(shí)客觀權(quán)重淹沒(méi)主觀權(quán)重的問(wèn)題,以G1法和客觀賦權(quán)法為基礎(chǔ),提出了復(fù)合冪函數(shù)修正G1法的組合賦權(quán)模型。首先,建立指標(biāo)體系并通過(guò)G1法確定各指標(biāo)主觀排序和主觀初始向量;然后,利用客觀賦權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)客觀向量;其次,在不改變主觀排序的情況下利用復(fù)合冪函數(shù)算出主客觀結(jié)合的綜合權(quán)重;最后,利用各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值和綜合權(quán)重計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值。采用大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)的商戶數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn):該模型的均方根誤差( RMSE)為3.891,均低于G1-熵權(quán)法的8.818和標(biāo)準(zhǔn)差修正G1法的4.752,且覆蓋率優(yōu)于兩種對(duì)比方法;分別修改主觀初始向量和主觀排序進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),修改主觀排序的均方根誤差為5. 430,高于修改主觀初始向量的1. 17。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型得到的評(píng)價(jià)值與大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)官方的評(píng)分的一致性較高,且該模型弱化了主觀初值對(duì)評(píng)分結(jié)果的影響,體現(xiàn)了主觀排序的基礎(chǔ)作用。

復(fù)合冪函數(shù)修正G1法的組合賦權(quán)模型

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