模糊综合评价法原理及案例分析资料

一、模糊综合评价法的原理与数学模型模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。

它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决.由于地质环境与地质灾害系统的复杂性，地质环境与地质灾害评价需要研究的变量关系较多且错综复杂，其中既有确定的可循的变化规律,又有不确定的随机变化规律,人们对地质环境的认识也是既有精确的一面，也有模糊的一面。

用绝对的“非此即彼”有时不能准确地描述地质环境中的客观现实，经常存在着“亦此亦彼”的模糊现象，其刻划与描述也多用自然语言来表达,如某一斜坡地段的工程岩组为“软弱岩体”，该地段岩体稳定性“较差”等等。

自然语言最大的特点是它的模糊性。

从逻辑上讲，模糊现象不能用1真（是)或0假（否）二值逻辑来刻划，而是需要一种用区间 [0， 1]的多值(或连续值）逻辑来描述。

可见，运用模糊理论解决地质环境与地质灾害危险性评价问题，是模拟人脑某些思维方式，提高认识地质体的一种有效方法。

因此，地质环境质量与地质灾害危险性评价中引入了模糊综合评判方法是客观事物的需要，也是主观认识能力的发展。

模糊综合评判方法是应用模糊关系合成的特性，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法,它把被评价事物的变化区间作出划分，又对事物属于各个等级的程度作出分析，这样就使得对事物的描述更加深入和客观，故而模糊综合评判方法既有别于常规的多指标评价方法，又有别于打分法.(1)模糊综合评判数学模型设U={u1,u2，…,um｝为评价因素集,V={v1，v2, (v)n}为危险性等级集。

评价因素论域和危险性等级论域之间的模糊关系用矩阵R来表示：式中，rij =η（ui，vj)(0≤rij≤1)，表示就因素ui而言被评为vj的隶属度；矩阵中第i行Ri =(ri1，ri2,…，rin）为第i个评价因素ui的单因素评判，它是V上的模糊子集。

stata模糊综合评价法一、概述模糊综合评价是一种基于模糊数学理论的综合评价方法，适用于多指标、多层次、多目标的决策问题。

stata是一种统计分析软件，可以进行数据处理和分析。

本文将介绍如何使用stata进行模糊综合评价分析。

二、模糊综合评价法的基本原理模糊综合评价法是基于模糊数学理论的一种评价方法，其基本原理如下： 1. 模糊数：模糊数是介于0和1之间的实数，表示了事物的隶属度或可信度。

模糊数可以用来描述模糊概念或难以精确描述的信息。

2. 隶属函数：隶属函数描述了模糊数在不同取值下的隶属度。

常用的隶属函数包括三角隶属函数、梯形隶属函数等。

3. 模糊关系：模糊关系是一种模糊数的集合，用于描述事物之间的模糊联系。

4. 模糊综合评价：模糊综合评价是根据模糊关系和隶属函数，对多个指标进行综合评价的方法。

通过设定权重和隶属度函数，将各指标的模糊数进行综合，得到最终的评价结果。

三、stata中的模糊综合评价方法在stata中，可以使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。

具体步骤如下：1. 数据准备首先，需要准备好评价指标的数据。

假设有n个指标，m个评价对象，可以将数据组织为一个n行m列的矩阵。

2. 设定权重和隶属度函数根据评价对象和指标的特点，设定各指标的权重和隶属度函数。

权重表示了各指标对最终评价结果的重要程度，隶属度函数描述了各指标在不同取值下的隶属度。

3. 进行模糊综合评价使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。

具体命令格式如下：fuzzy [varlist] [if] [in] [weightlist] [membershiplist] [options]其中，varlist表示需要评价的指标变量，weightlist表示各指标的权重，membershiplist表示各指标的隶属度函数。

4. 分析结果模糊综合评价分析完成后，可以得到各评价对象的综合评价结果。

可以根据评价结果进行排序，得到最终的评价顺序。

模糊综合评价模型[编辑]什么是模糊综合评价模型？模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。

在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。

[编辑]模糊评价的基本思想许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。

[编辑]模糊综合评价模型类别[1][编辑]模糊评价基本模型设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级集。

对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵：(1)其中，rij表示u i关于v j的隶属程度。

(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。

确定各因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得(2)经归一化后，得 ,于是可确定对象P的评判等级。

[编辑]置信度模糊评价模型(1) 置信度的确定。

在(U,V,R)模型中，R中的元素rij是由评判者“打分”确定的。

例如k 个评判者，要求每个评判者uj对照作一次判断，统计得分和归一化后产生, 且 , 组成R0。

其中既代表uj关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集中程度。

数值为1 ,说明u j为v j是可信的，数值为零为忽略。

因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”。

对于权系数的确定也存在一个信度问题。

在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。

当取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。

例如，N取5，则依次得到[0，0.2]，[0.2，0.4]，[0.2，0.6]，[0.6，0.8]，[0.8，l]。

对某j个指标，取遍k个专家对该指标评估所得的权重，得。