基于德尔熵值法的区域协同非线性评价模型

发布时间：2022-01-20 02:30

　　传统的非线性评价层次较为复杂,属性混合并且关联性较强,导致评价效率低、影响结果的准确度。为此提出基于德尔熵值法的区域协同非线性评价模型。先通过非线性矩阵合成算子性质,对待评价目标的隶属度做矩阵转换,保证评价准确性。分析评价模型构建原理,利用灰色关联度作为准则筛选指标,根据德尔熵值法得到不同指标的权重值,并计算指标贡献率。同时,获取精准值评估与区间值评估两种类型的趋优度和趋劣度;最后将结果一致性、最小偏离差以及最小差异性作为模型建立标准,以此实现区域协同的非线性评价模型。仿真结果表明,上述模型评价过程较为简便,能够提高评价准确度,使评价结果更符合实际要求。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(10)北大核心

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【部分图文】：

权重占比情况

在选定F(wjj′)和G(μj)的情况下,式(24)的稳定分布如图2所示。图2中,横轴表示园区产业构型,纵轴表示概率分布。通常情况下,k值趋于最小值时可视其园区区域环境较为宽松,当k=0.5,δ=0,则n1与n2概率相同。若δ=0.02,则表示园区运行状态的趋向平均值发生偏移。通过上述分析可知,若要确保园区产业的稳定发展,可参照其稳定分布图选取合理参数,实现园区的快速发展。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3598006