基于虚拟最劣解TOPSIS和灰关联度的动态评价方法

发布时间：2021-07-16 09:27

　　为了比较多个系统在不同时刻的发展水平和某一段时间的动态累积水平,需要进行动态评价.针对传统TOPSIS和灰关联度法优缺点,提出新贴近度,同时反映了方案与理想方案和虚拟最劣解之间的位置关系以及方案和理想方案数据曲线的相似性差异.引入虚拟最劣解对传统TOPSIS进行改进,将二维数据加入时序数据扩展为三维数据,提出基于虚拟最劣解TOPSIS和灰关联度的动态评价方法,该方法既可以得到反映各评价对象指标值差异程度的评价值及排序结果,也可以得到各评价对象增长程度的评价值及排序结果,还可以得到同时考虑各评价对象指标值差异程度和增长程度的综合评价值.根据决策者对位置和形状的偏好程度以及存量和增量偏好程度不同,对相应参数取不同值.既可以得到各评价对象各时刻的综合评价值及排序,也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果.最后将该方法应用于"十二五"期间区域协同创新能力评价,通过实例验证该方法实际应用上的有效性. 

【文章来源】：系统科学与数学. 2019,39(03)北大核心CSCD

【文章页数】：13 页

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3286743