熵权TOPSIS评价模子_熵权法评价模子（熵权法评价模型）

本篇文章给各人谈谈熵权TOPSIS评价模子，以及熵权法评价模子对应的常识点，但愿对各位有所帮忙，不要忘了保藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、分布式应变
• 2、熵权topsis法打定步伐?
• 3、奈何搞定熵权topsis?
• 4、问号屋:奈何构建熵权法TOPSIS模型?

分布式应变

1、OFDR（Optical Frequency Domain Reflectometry）技术操纵全光纤瑞利散射信号进行分布式应变和温度测量，具有高精度和高分辨率的特点。以OSI（Optical Sensor Interface）设备为例，本文将详细叙述OFDR技术的传感解调过程及后来处置惩罚处罚进阶功能。

2、ROTDR技术紧张用于分布式光纤测温，如电力电缆表面温度监测、事故点定位及火情消防预警等。而BOTDR、BOTDA及BOFDA技术实用于长隔断的分布式应变温度测量，如岩土工程、石油管线健康监测和地质灾难监测等领域。如今，以上几种常见分布式光纤传感技术在国内外市场均有商用产品在售。

3、分布式光纤传感系统是一种操纵光纤作为传感敏感元件和传输信号介质的传感系统，其焦点在于光纤同时承担了传感和信号传输的功能。与传统的点式传感器不同，分布式光纤传感系统能够实现对沿光纤长度偏向上尽情位置的温度、应变等物理量的实时监测。

4、区别：分布式光纤指的光纤的一种操纵特征。好比刀有切菜刀和生果刀。分布式光纤是一种操纵光纤作为传感敏感元件和传输信号介质的传感系统。分布式光纤传感系统道理是同时操纵光纤作为传感敏感元件和传输信号介质，采纳前辈的OTDR技术，探测出沿着光纤不同位置的温度和应变的厘革，实现真正分布式的测量。

熵权topsis法打定步伐?

1、步伐一：构建决定矩阵。构建决定矩阵是进行熵权TOPSIS法的紧张步伐，其中包含了所有的评估数据。这些数据每每是基于不同的评估指标对多个备选方案进行的评分。步伐二：数据尺度化处置惩罚处罚。因为各项指标的量纲和单元不同，须要对原始数据进行尺度化处置惩罚处罚。

2、熵权TOPSIS法团结了熵权法与TOPSIS法，首先操纵熵权法打定各评价指标的权重，并将指标数据与权重相乘获得新数据。然后操纵新数据进行TOPSIS法阐明。在进行数据处置惩罚处罚时，可以将数据尺度化，例如操纵SPSSAU工具中的【生成变量】--【Z尺度化】功能，获得尺度化后的指标数据。

3、详细步伐如下： **数据预备**：研究背景指出，熵权TOPSIS法的焦点在于打定指标权重和理想解，其利用过程涉及对数据的正向化、逆向化与尺度化处置惩罚处罚。以招标项目为例，通过熵权TOPSIS法，可以对多个承包商方案进行综合评价，确保过程的公正性。

奈何搞定熵权topsis?

平凡地讲，熵权TOPSIS法是先操纵熵权法获得新数据newdata（数据成熵权法打定获得的权重），然后操纵新数据newdata进行TOPSIS法研究。可以操纵SPSSAU进行阐明：上表格展示出4个政务系统指标的权重值，显着可以看出指标3的权重更大。但权重大小仅仅是过程值，熵值TOPSIS阐明重心在于TOPSIS法打定出相对接近度。

**数据预备**：研究背景指出，熵权TOPSIS法的焦点在于打定指标权重和理想解，其利用过程涉及对数据的正向化、逆向化与尺度化处置惩罚处罚。以招标项目为例，通过熵权TOPSIS法，可以对多个承包商方案进行综合评价，确保过程的公正性。 **利用指引**：登录SPSSAU并上传数据后，选择“熵权TOPSIS”方法进行阐明。

熵权TOPSIS法团结了熵权法与TOPSIS法，首先操纵熵权法打定各评价指标的权重，并将指标数据与权重相乘获得新数据。然后操纵新数据进行TOPSIS法阐明。在进行数据处置惩罚处罚时，可以将数据尺度化，例如操纵SPSSAU工具中的【生成变量】--【Z尺度化】功能，获得尺度化后的指标数据。

步伐一：构建决定矩阵。构建决定矩阵是进行熵权TOPSIS法的紧张步伐，其中包含了所有的评估数据。这些数据每每是基于不同的评估指标对多个备选方案进行的评分。步伐二：数据尺度化处置惩罚处罚。因为各项指标的量纲和单元不同，须要对原始数据进行尺度化处置惩罚处罚。

开展熵权TOPSIS的第一步是数据优化，详细包含熵权法确定权重。这是整个过程的初步。其次，进行数据优化时，需统一指标典范，不论正向化照旧逆向化，均需统一指标处置惩罚处罚。接着，尺度化处置惩罚处罚是要害步伐，其目的是消除不同量纲的影响，确保所有数值均大于便是0，禁止负数的呈现。

Gu（2023）采纳熵权TOPSIS法对五个个体指标进行加权，以权衡治理者的太过自负水平，并构建了一个综合的治理者太过自负指标。该方法的优点是可以凭据每个变量的信息熵来确定权重。TOPSIS模型具有横向和纵向数据比较、打定简朴等优点。与单一指标比拟，它能更周全、客观地反映地域资源情况承载力的现实厘革趋势。

问号屋:奈何构建熵权法TOPSIS模型?

Gu（2023）采纳熵权TOPSIS法对五个个体指标进行加权，以权衡治理者的太过自负水平，并构建了一个综合的治理者太过自负指标。该方法的优点是可以凭据每个变量的信息熵来确定权重。TOPSIS模型具有横向和纵向数据比较、打定简朴等优点。与单一指标比拟，它能更周全、客观地反映地域资源情况承载力的现实厘革趋势。

TOPSIS模型，全称Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，其焦点是凭据样本与理想状况的接近水平来排列评价对象。

以及，对于现实保存中影响很是大的指标，也可以进行提前的赋权，剩下的指标再用熵权法去分余下的权重。 如果对评价指标具有现实性的了解，那完全可以看看熵权法的成果是否合适现实，再决定是否采纳。如果对评价指标了解较少，层次阐明法显得很随意，网上也搜不到响应的结论，那操纵熵权法也是一件无可厚非的事情。

TOPSIS法涉及矩阵构建、指标正向化、尺度化、打定得分和成果处置惩罚处罚等步伐。模型步伐详细如下：机关评价指标矩阵，描摹所有指标。指标正向化，统一指标典范，转换为极大值指标。尺度化处置惩罚处罚，消除不同指标量纲影响。打定得分，定义与最大值、最小值的隔断，团结权重打定得分。

熵权法最初是为了打点TOPSIS方法的局限性，即在缺乏权重信息时的假设。传统的TOPSIS打定依赖于尺度化后的欧氏隔断，而熵权法则引入了数据驱动的权重分配。这种方法操纵指标的变异水平来评估其信息量，变异水平小的指标权重较低，反映现有信息量较少。

上述过程为底子topsis模型，该模型默认所有指标的权重类似，可以操纵层次阐明法或熵权法确定指标权重，构建带权重的topsis模型。资料泉源：以上资料泉源于b站（up主：数学建模进修互换）https：//。

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