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基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究一、本文概述本文旨在探讨和研究基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的应用和实践。
该方法作为一种有效的多属性决策分析方法，已经在多个领域得到了广泛的应用。
熵权系数法通过引入信息熵的概念，对评价指标的权重进行客观赋值，从而避免了主观因素的影响。
TOPSIS 法则是一种逼近于理想解的排序方法，通过计算评价对象与理想解和负理想解的距离，进行优劣排序。
将熵权系数法与TOPSIS法相结合，可以充分发挥两者在权重确定和方案排序方面的优势，提高评价决策的科学性和准确性。
本文首先将对熵权系数法和TOPSIS法的基本原理进行介绍，然后详细阐述基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的步骤和流程。
接着，本文将通过具体案例，对该方法在实际应用中的效果进行验证和分析。
本文还将探讨该方法在不同领域中的适用性，并分析其优缺点。
本文将对未来研究方向进行展望，以期为相关领域的决策分析和评价提供有益的参考和借鉴。
二、熵权系数法原理及应用熵权系数法是一种基于信息熵理论的决策分析方法，它通过对评价对象各项指标的信息熵进行计算，以确定各指标在评价过程中的权重，进而实现多指标决策问题的定量化分析。
熵权系数法的基本原理和应用如下所述。
熵是热力学中的一个概念，后来在信息论中被引申为衡量信息无序度的量度。
在信息论中，熵越大，表明系统越混乱，携带的信息越少；熵越小，表明系统越有序，携带的信息越多。
借鉴这种思想，可以将熵权系数法应用于多指标决策分析中。
在多指标评价体系中，每个指标都有其特定的取值范围和变化区间，这些指标值的变化反映了评价对象在不同方面的表现。
熵权系数法通过计算各指标的信息熵，来衡量各指标在评价过程中所包含的信息量。
信息熵越小，说明该指标在评价过程中起到的作用越大，因此其权重也应该越大。
熵权系数法在多指标决策问题中具有广泛的应用价值。
它可以用于评价对象的综合性能、比较不同方案之间的优劣、进行风险评估等。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用熵权TOPSIS法是一种多指标综合评价方法，常用于上市公司财务绩效评价。
本文将介绍熵权TOPSIS法的基本原理，并以上市公司财务绩效评价为例，说明其在实际应用中的方法和步骤。
一、熵权TOPSIS法的基本原理熵是信息论中衡量信息量的指标，也可以用来度量指标间的不确定性。
在熵权TOPSIS 法中，使用熵来计算指标的权重，从而克服了传统TOPSIS法的主观权重分配问题。
具体步骤如下：1. 确定评价指标：根据财务绩效评价的目的和要求，确定一组适用的财务指标，如收入增长率、净利润率、资产负债率等。
2. 构建指标矩阵：将选取的评价指标和评价对象构建成矩阵形式，行表示评价对象，列表示评价指标。
3. 标准化指标矩阵：对指标矩阵进行标准化处理，使得不同量纲的指标可以进行比较。
常用的标准化方法有极差法、百分比法和标准差法等。
4. 计算熵值：根据标准化后的指标矩阵，计算每个指标的熵值。
熵值的计算公式为：H j = - ∑ (X ij / ∑X ij ) * ln(X ij / ∑X ij )，X ij代表第i个评价对象在第j个指标下的取值。
6. 构建加权标准化矩阵：根据指标权重，对标准化后的指标矩阵进行加权处理，得到加权标准化矩阵。
7. 计算正理想解和负理想解：根据加权标准化矩阵，计算每个评价对象到正理想解和负理想解的距离。
正理想解是指在每个指标上取最大值的评价对象，负理想解是指在每个指标上取最小值的评价对象。
8. 计算综合评价指数：根据评价对象到正理想解和负理想解的距离，计算每个评价对象的综合评价指数。
综合评价指数的计算公式为：S i = (D- i ) / (D+ i + D- i )，D- i 为评价对象到负理想解的距离，D+ i 为评价对象到正理想解的距离。
9. 综合评价排序：根据综合评价指数，对评价对象进行排序。
综合评价指数越大，绩效越好，排名越靠前。
将熵权TOPSIS法应用于上市公司财务绩效评价，可以通过对多个财务指标的评价，综合考虑公司的财务状况、盈利能力、偿债能力等因素，得出公司在同行业中的绩效水平。
文章编号：2095-6835（2023）24-0022-04基于改进的熵权-TOPSIS-灰色关联法施工导流方案的风险决策＊许植涵，郭毅，吴浪（江西科技师范大学建筑工程学院，江西南昌330013）摘要：导流系统在水利建设工程中起着重要作用，它的风险决策是一项重大而又复杂的任务。
为了保证施工导流系统的安全性和经济性，需从技术方法综合性和管理决策科学性等方面对施工导流风险进行评估并决策。
采用TOPSIS方法对施工导流系统方案进行综合评价，首先分析可能导致施工导流系统的风险源及风险事件，其次采用改进的熵权法和TOPSIS-灰色关联法对导流方案进行评价。
在此基础上，构建施工导流风险决策的预测模型。
通过实证，该施工导流系统研究方法和预测模型是可行的。
关键词：施工导流；风险决策；综合评价；改进的熵权法-TOPSIS-灰色关联法中图分类号：TV551.1文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.24.006水利工程作为国民经济基础设施的重要组成部分，对于国家稳定发展起着重要作用。
导流系统又是水利工程建设中的重中之重，对于施工导流方案的选择显得尤为重要。
导流系统所具有的系统性和复杂性，可能会导致投资过多，不利于项目的正常运转，抑或是投资过少，导致导流系统无法承载其导流设计值而发生工程问题。
因此，运用科学的管理方法对施工导流系统进行风险管理是很有必要的。
导流方案的选择是一个多目标参与的决策过程，这些年来许多专家和学者对于导流方案的选择进行了各种研究。
肖焕雄等[1]提出不同风险下等效费用及工期的概念和确定方法，依据可接受的工期边际效益值决策出施工导流标准；徐森泉[2]运用多目标决策理论、熵权和主观权重相结合的方法建立了导流标准多目标模糊优选模型；胡志根等[3]耦合多种不确定性因素，以效用风险熵作为指标优化施工系统风险；周德彦等[4]通过引入区间数学理论和群组区间理论建立风险决策区间对施工导流方案进行决策；张春生等[5]根据趋同分组和多目标决策方法建立两层决策模型，并用TOPSIS方法对施工导流方案进行优选；常运超等[6]选取Copula 函数拟合导流风险，利用TOPSIS进行方案决策。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用熵权TOPSIS法是一种在多指标决策中应用广泛的方法，能够有效地帮助评估上市公司的财务绩效。
本文将介绍熵权TOPSIS法的基本原理及其在上市公司财务绩效评价中的应用。
1. 熵权TOPSIS法的基本原理熵权TOPSIS法是一种基于熵值核技术（Entropy）和灰色关联度的综合评价方法。
它结合了信息熵和模糊数学的特点，能够充分考虑指标间的相互关系和权重的重要性，提高决策结果的准确性和可靠性。
该方法的基本步骤如下：（1）建立指标体系。
根据研究目标和需求，确定用于评价上市公司财务绩效的关键指标，并给出各指标之间的关系和权重。
（2）数据标准化处理。
将原始数据进行标准化处理，将不同量纲和取值范围的指标转化为无量纲的相对指标，便于进行综合评价。
（3）计算熵值和权重。
利用信息熵的概念，计算各指标的权重，即指标在综合评价中的重要性。
熵值越大，表示指标的信息量越多，权重越高。
（4）计算灰色关联度。
通过计算各指标之间的关联度，反映指标之间的相互影响程度，从而得到各个指标相对于最优绩效的关联度。
（5）综合评价及排序。
将各指标的权重与关联度相乘，得到各指标的综合权重，按照综合权重对上市公司进行排序，找出综合评价最优的公司。
2. 熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用2.1 确定评价指标体系在熵权TOPSIS法中，评价指标的选择至关重要。
一般来说，上市公司财务绩效评价指标包括财务指标、市场指标和经济指标等。
在确定指标体系时，应考虑行业特点和公司实际情况，并进行合理的权重分配。
2.2 数据标准化处理数据标准化处理是熵权TOPSIS法的关键步骤之一。
通过将指标数据进行标准化处理，能够消除指标间的量纲差异，提高综合评价的准确性。
常用的标准化方法有线性变换法、极差法和标准差法等。
2.3 计算熵值和权重利用信息熵的计算方法，可以得到各指标的权重。
信息熵越大，表示指标的不确定性越大，权重越高。
熵权topsis法一、分析前准备1.研究背景TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。
熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS 法研究。
通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重），然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究。
例如：当前有一个项目进行招标，共有4个承包商，分别是A,B,C,D厂。
由于招标需要考虑多个因素，各个方案指标的优劣程度也并不统一。
为了保证评价过程中的客观、公正性。
因此，考虑通过熵权TOPSIS法，对各个方案进行综合评价，从而选出最优方案。
2.数据格式熵权TOPSIS法用于研究指标与理想解的接近度情况。
1个指标占用1列数据。
1个研究对象为1行，但研究对象在分析时并不需要使用，SPSSAU默认会从上到下依次编号。
二、SPSSAU操作（1）登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。
（2）拖拽分析项在“综合评价”模块中选择“熵权topsis”方法，将分析项拖拽到右侧分析框中，点击“开始分析”即可。
三、SPSSAU数据处理1.数据正向化/逆向化处理如果数据中有逆向指标（数字越大反而越不好的意思），此时需要使用‘SPSSAU数据处理->生成变量’的‘逆向化’功能处理。
让数据变成正向指标（即数字越大越好的意思）。
‘逆向化’的数据计算公式为：（Max-X）/(Max-Min)，明显可以看出，针对逆向指标进行‘逆向化’处理后，数据就会变成正向指标。
2．数据标准化处理针对数据进行标准化处理，目的在于解决量纲化问题。
常见的标准化处理方法有：‘归一化’，‘区间化’，‘均值化’等。
topsis综合评价法和熵权法在实际生产和决策过程中，常常需要进行多指标综合评价。
然而，由于指标之间可能存在相关性和差异性，直接进行简单加权求和的方法可能会引起误差。
为了解决这一问题，研究者们提出了许多方法来进行指标权重的确定和综合评价的计算。
其中，TOPSIS综合评价法和熵权法是比较常用的两种方法。
下面将对这两种方法进行详细的介绍和比较。
一、TOPSIS综合评价法TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）综合评价法是一种将决策对象与最优解和最劣解进行比较，从而确定其相对优劣的方法。
具体流程如下：1. 确定评价指标：根据评价对象的特点和需求，选取几个具有代表性的指标。
2. 归一化处理：对于不同的指标，由于其取值范围和单位不同，无法直接进行比较。
因此，需要进行归一化处理，将每个指标的值转化为[0,1]的相对度量值。
3. 确定权重：对于每个指标，需要确定其在总评价中的权重。
可以采用主观赋权、客观赋权或结合两者的方法进行确定。
4. 确定正负理想解：正负理想解是指在所有评价指标上都达到最优或最劣状态的解。
可以通过主观或客观的方法进行确定。
5. 离差距离计算：根据每个评价对象与正负理想解之间的距离，计算其相对优劣程度。
距离的计算可以采用欧几里德距离、曼哈顿距离等方法。
6. 确定排序：根据每个评价对象离正负理想解的距离，按照从小到大的顺序，对其进行排序，从而得出相对优劣关系。
二、熵权法熵权法是一种客观赋权方法，通过计算指标的信息熵值来确定其权重。
其流程如下：2. 归一化处理：同上述方法。
3. 计算信息熵：对于每个指标，根据其值在总体中的占比，计算其信息熵值。
设N为评价对象数，n为某个评价指标上达到某个特定值x的评价对象数，则该指标的信息熵值为：$$E_i=-\frac{1}{\ln(N)}\sum_{x}^{n}\frac{n}{N}\ln\frac{n}{N}$$4. 计算权重：根据每个指标的信息熵值，计算其权重。
熵权 TOPSIS 法1. 引言在决策过程中，我们经常需要对多个方案或对象进行评估和排序。
而多指标决策分析方法就可以帮助我们根据不同指标的权重，对这些方案或对象进行综合评价。
熵权 TOPSIS 法是一种常用的多指标决策分析方法，它结合了熵和 TOPSIS 方法的优势，能够较好地解决多指标决策问题。
本文将首先介绍熵权法和 TOPSIS 方法的基本原理，然后详细介绍熵权 TOPSIS 法的步骤和计算方法，最后通过一个实例进行演示。
2. 熵权法熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法。
信息熵是度量信息量的不确定性和随机性的指标，可以用来评估指标的重要性。
具体而言，信息熵越大，表示指标的不确定性越高，重要性越低；反之，信息熵越小，表示指标的不确定性越低，重要性越高。
根据信息熵的性质，可以将指标的信息熵用来确定其权重。
熵权法的步骤如下：1. 计算每个指标的信息熵，公式如下：E =−∑p i log (p i )n i=1 其中 p i 表示指标的权重。
2. 计算每个指标的权重，公式如下：w i =1−E i n−∑(1−E i )n i=1 其中 E i 表示指标 i 的信息熵，n 表示指标的个数。
3. 标准化权重，使所有权重之和为1，公式如下：w′i =w i∑w i n i=1熵权法的优点是简单易用，适用范围广，能够根据实际情况确定权重，使决策结果更加合理和准确。
3. TOPSIS 方法TOPSIS 方法是一种常用的多指标决策分析方法，它通过计算方案或对象与最优方案或对象的距离，来确定其综合评价值。
TOPSIS 方法的基本思想是，选择与最优方案或对象的距离最小，与最差方案或对象的距离最大的方案或对象作为最优选择。
TOPSIS 方法的步骤如下：1.数据标准化，将原始数据转化为无量纲的形式。
2.计算正理想解和负理想解，正理想解是指各指标的最大值，负理想解是指各指标的最小值。
3.计算方案或对象与正理想解的距离和负理想解的距离。
基于改进灰色关联法的安徽省道路交通安全评价张晓博;刘朝峰;杜丽衡;贾慧;王子铭【摘要】为科学评价安徽省道路交通安全状况,基于交通事故次数、事故死亡人数与相关社会经济因素构建了10亿元GDP死亡率、百公里道路死亡率、万车死亡率、10万人口死亡率和平均每起事故死亡人数等5个道路交通安全评价指标.首先利用传统灰色关联法分析相关致因要素对各项交通安全指标的影响程度,得出人口因素和社会经济因素是主导因素.然后将模糊层次分析法和熵值法相结合确定各指标的权重,建立改进的灰色关联综合评价模型,并对安徽省交通安全水平进行综合评价.结果表明,安徽省交通安全水平在不断改善,但10亿元GDP死亡率和万车死亡率仍然偏高.与传统关联法相比,改进的灰色关联法更准确,具有更好的适用性,为道路交通安全治理提供决策依据.【期刊名称】《河北工业大学学报》【年(卷),期】2019(048)003【总页数】7页(P60-66)【关键词】交通安全评价;熵值法;模糊层次分析法;改进灰色关联法;安徽省【作者】张晓博;刘朝峰;杜丽衡;贾慧;王子铭【作者单位】河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;保定学院数学与计算机系,河北保定 071000;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401【正文语种】中文【中图分类】U492.80 引言近年来，随着我国机动化程度的发展和城市化进程的加快，交通事故的频发、交通拥挤的加剧、环境污染的恶化和能源消耗的过度等问题变得日益加重。
据统计，每天由于道路交通事故而死亡的人数多达3 000 人，占全球每天死亡人数的2.1%，除了死亡，每年由于道路交通事故受伤的人数也多达几千万人。
道路交通伤害已成为全球疾病和伤害负担的第九大原因[1]。
我国城市现行道路交通情况复杂，混合交通严重、自行车比例过大和交通管理不足等特点使得现阶段的交通安全形势仍然十分严峻。
熵值法topsis熵值法和TOPSIS是多属性决策分析的两种方法，这两种方法都可以用来评估各种决策方案的优劣。
熵值法是一种基于信息熵理论的评估方法，它可以用来评估决策方案之间的差异程度。
而TOPSIS是一种基于多属性决策分析的方法，它可以根据各个属性的重要性对决策方案进行排序评价。
在本文中，我们将介绍熵值法和TOPSIS的原理和应用。
一、熵值法熵值法是一种基于信息熵理论的评估方法。
在使用熵值法时，需要先确定各属性的权重，然后计算每个属性在各个方案中的熵值。
熵值越小的属性对应的方案越优。
熵值的计算公式如下：$E_i = -\frac{\sum_{j=1}^{m}p_{ij} \cdot log(p_{ij})}{log(m)}$其中，$E_i$表示第i个属性的熵值，$m$表示方案的个数，$p_{ij}$表示第i个属性在第j个方案中所占的比重。
1. 确定各属性的权重，可以根据专家意见或者数据分析得出。
2. 计算每个属性在各个方案中所占比重。
3. 计算每个属性的熵值。
4. 根据各个属性的熵值对方案进行排序评价，熵值越小的方案越优。
熵值法的优点是能够考虑到各个属性之间的影响，能够去除决策数据中的随机性。
但是，熵值法也存在一些缺点，例如需要预先确定各属性的权重，而权重的确定会影响到最终结果的准确性。
二、TOPSISTOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种基于多属性决策分析的方法，它可以根据各个属性的重要性对决策方案进行排序评价。
在使用TOPSIS时，需要先确定各个属性的权重，然后将各个方案的属性值转化为无量纲化的综合指数，最后根据方案的综合指数进行排序评价。
综合指数越大的方案越优。
TOPSIS的步骤如下：2. 将各个属性的值进行归一化处理，可以采用最小-最大规范法或者标准差规范法。
3. 计算每个方案的综合指数，综合指数的计算公式如下：熵值法和TOPSIS都是多属性决策分析的方法，在对各个方案进行排序评价时都考虑到了各个属性之间的关系。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用随着经济全球化的加剧和市场竞争的日益激烈，上市公司的财务绩效评价变得愈发重要。
财务绩效评价不仅对于公司内部的决策制定和资源配置具有重要意义，也是投资者、银行和监管机构评估公司经营状况和风险水平的重要依据。
而在财务绩效的评价方法中，熵权TOPSIS法成为了一种十分有效的评价方法之一。
下文将探讨熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用，以及其在实践中的意义和价值。
一、熵权TOPSIS法概述熵权TOPSIS法是目前常用的多指标决策方法之一，其基本思想是综合考虑各指标之间的相关性和权重，通过对指标值进行归一化处理，以确定综合评价的最优方案。
该方法的特点是能够较好地兼顾指标之间的相关性，同时在求解过程中能够有效防止因为指标间量纲不一致所带来的误差。
熵权TOPSIS法在实际应用中，通常包括以下步骤：1. 确定评价指标：首先需要确认需要评价的指标，这些指标可以包括公司的偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力等多个方面。
2. 数据归一化处理：对于不同指标的数据进行标准化处理，将其化为无量纲的相对指标。
3. 确定权重：通过熵权法确定各指标的权重，考虑到不同指标对公司绩效的影响程度。
4. 计算正负理想解：根据评价指标的优劣程度，计算出正理想解和负理想解。
5. 计算综合评价值：通过对每个方案与正负理想解的距离进行综合评定，得到最终的综合评价值。
在上市公司的财务绩效评价中，熵权TOPSIS法能够有效地综合考虑多个财务指标的影响，对公司的经营状况进行综合评价。
对于上市公司而言，营业收入、净利润、资产负债率、流动比率、应收账款周转率等指标都是十分重要的财务指标，而这些指标之间往往存在一定的相关性，采用熵权TOPSIS法能够更好地综合考虑这些指标之间的关系。
三、熵权TOPSIS法在实践中的意义和价值1. 提高财务绩效评价的科学性和客观性熵权TOPSIS法能够兼顾多个财务指标之间的相关性和权重，对于评价指标的处理更加科学和客观。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用熵权TOPSIS法是一种常用的多指标决策方法，可以用于上市公司的财务绩效评价。
该方法主要基于主观权重与客观权重的结合，使用经济学和统计学的原理对财务指标进行分析和定量评价。
在应用熵权TOPSIS法进行上市公司财务绩效评价时，首先需要确定评价指标。
常用的财务指标包括利润总额、净利润、总资产、净资产、流动比率、速动比率等。
根据评价目的和关注重点，可以选取适当的指标进行评价。
接下来，需要确定指标的权重。
熵权TOPSIS法充分考虑了主观因素和客观因素对指标权重的影响。
主观权重通常由专家对各指标的重要性进行评估，而客观权重则是通过数据分析和模型计算得出的。
主观权重和客观权重的结合可以有效降低主观因素带来的主观性和不稳定性。
然后，需要对各个指标进行归一化。
由于各指标的单位和量纲不同，为了能够进行有意义的比较，需要将指标的取值范围映射到[0, 1]之间。
常用的归一化方法包括最大最小归一化和标准差归一化。
在确定好指标权重和归一化后，就可以使用TOPSIS法进行财务绩效评价。
TOPSIS法通过计算每个指标与最佳和最差绩效的距离，得出每个指标对最终评价结果的贡献度。
距离的计算通常采用欧式距离或曼哈顿距离。
然后，根据贡献度的加权和得出每个公司的得分，并按照得分排序进行评价和排名。
根据评价结果进行分析和决策。
根据TOPSIS法的评价结果，可以对各个公司的财务绩效进行比较和分析，找出优秀和不足之处，为制定相应的战略和决策提供参考。
熵权TOPSIS法可以有效地评价上市公司的财务绩效，帮助投资者和管理者了解公司的经营状况和竞争能力，从而实现科学决策和风险控制。
这种方法具有较强的实用性和可操作性，已经在实际应用中取得了良好的效果。
基于灰色关联分析的西部区域公路网技术评价随着中国西部地区经济发展的迅猛增长，交通运输需求也在不断增加。
为满足这一需求，西部地区的公路交通建设也在不断完善和扩建。
西部地区的公路网技术评价对于评估和改进公路交通系统的运行效率，提高道路运输的安全性和便捷性具有重要意义。
本文将运用灰色关联分析方法对西部地区公路网技术进行评价。
首先，我们需要确定西部地区公路网技术评价的指标体系。
常见的评价指标包括：道路网络密度、道路通行能力、道路安全性、道路服务水平等。
在确定指标体系的同时，还需要进行指标权重的确定，以反映不同指标对公路网技术的影响程度。
在确定指标体系和权重的基础上，我们可以采用灰色关联分析方法对西部地区公路网技术进行评价。
在进行西部地区公路网技术评价时，可以考虑以下几个方面的因素：1.道路网络密度：道路网络密度反映了西部地区公路网的覆盖程度和连通性。
较高的道路网络密度可以提高道路通行效率，减少交通堵塞和拥堵现象。
2.道路通行能力：道路通行能力是指道路在单位时间内通过车辆的能力。
合理的道路通行能力可以提高道路的运输效率，缓解交通压力。
3.道路安全性：道路安全性是评价公路网技术的重要指标之一、良好的道路安全性可以减少交通事故的发生，降低交通事故的伤亡和财产损失。
4.道路服务水平：道路服务水平包括道路设施、交通标志、交通管理等方面的服务水平。
提高道路服务水平可以提升公路网络的整体品质和效益。
通过对以上因素进行灰色关联分析，可以得出西部地区公路网技术的综合评价结果。
在评价过程中，需要考虑到各因素之间的相互关联性，从而能够更全面准确地评估公路网技术的水平和改进空间。
同时，评价结果还可以为西部地区公路交通系统的规划建设和管理提供参考依据，有助于提高公路网络的运行效率和服务水平。
综上所述，基于灰色关联分析的西部地区公路网技术评价能够全面客观地评估公路网络的技术水平和服务质量，为公路建设和管理部门提供科学依据和建议，促进西部地区公路交通系统的健康发展。
基于灰色关联法的山区公路客运安全评价
郭琳
【期刊名称】《公路交通技术》
【年(卷),期】2013(000)002
【摘要】随着山区公路网的扩大,公路客运安全问题日益严重.以陕西省商洛市为例,针对山区公路运输的特殊性,从道路环境、车辆、驾驶员和交通执法4个方面建立评价指标集.选择灰色关联法建立评价模型,采用Matlab软件编制程序计算结果,对区域客运车辆的营运安全进行定量评价,以便发现安全隐患.该方法适合同时对几个地区的客运安全进行评价,有利于统筹安排改进,解决地区间的不平衡性.研究表明该方法对评价客运安全是科学和有效的.
【总页数】5页(P125-129)
【作者】郭琳
【作者单位】商洛学院,陕西商洛726000
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于熵权灰色关联法的我国石油安全评价 [J], 吕涛;郭庆;富莉;王春玲
2.层次分析法在山区混合型公路客运安全评价中的应用 [J], 郭琳
3.山区城际公路客运安全评价——以商洛市六县一区为例 [J], 郭琳;李传博
4.基于改进灰色关联法的安徽省道路交通安全评价 [J], 张晓博;刘朝峰;杜丽衡;贾慧;王子铭
5.基于耦合赋权法与灰色关联法在小流域生态安全评价中的应用 [J], 罗斌; 杨雄; 何毅
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于熵权-TOPSIS-灰色关联的航道宽度设计结果评价陈婷婷;施朝健;雷琴【摘要】通过对国内外3种不同的航道宽度设计规范进行分析对比,从通航安全和效率的角度建立综合评价指标,旨在对不同的航道宽度设计结果进行排序,为航道宽度的合理设计提供借鉴.建立熵权-TOPSIS-灰色关联度综合评价模型,采用熵权法获取各指标的客观性权重,分别获取备选方案与正理想解和负理想解的正、负灰色关联度,综合得出各方案的灰色关联相对贴近度,从而进行方案排序与优选.并假定评价环境,对3种不同的设计规范进行了实例分析与评价,从安全、效益和综合水平上给出了各规范在假定环境下的设计效果排序情况.评价结果基本符合实际情况,可以对航道宽度设计规范的进一步研究与发展提供一定的基础.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】6页(P136-141)【关键词】水路运输;航道宽度评价;熵权;TOPSIS;灰色关联度;通航安全;通航效率【作者】陈婷婷;施朝健;雷琴【作者单位】上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】U611航道宽度的合理设计一方面能够为过往船舶提供安全的航行空间,满足船舶安全通航的需要,方便船舶的操纵,提高航道整体通航能力;另一方面,能够在一定程度上避免航道工程的重复进行,降低了航道建设和维护成本。
目前国内外关于航道宽度设计的规范或行业标准在很多方面上都存在着差别,一是考虑的因素不同,二是即使针对同一设计船型与同样的设计工况,不同标准或规范给出的航道宽度设计结果有着很大的差别。
这些规范或标准相互独立,目前尚无研究建立相应的方法或指标对这些航道宽度设计结果进行评价,不能在最大程度上加深对这些标准或规范的理解,阻碍了航道宽度设计方面的发展。
本文从通航安全和效率的角度,确定评价指标,结合熵权-灰色关联度和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Solution)方法对我国《海港总平面设计规范》[1]、国际航运协会(PIANC,Permanent International Association of Navigation Congress)《进港航道设计导则》[2]与加拿大《航道设计参数》[3]这3个比较有代表性的规范中的航道宽度设计结果进行对比评价,指出各规范在安全、效益和综合水平上的优劣排序,为航道宽度设计方面的发展提供一定的建议。
topsis-熵权法综合得分Topsis-熵权法综合得分近年来，随着数据分析和决策科学的发展，多指标决策问题的研究日益受到关注。
在这样的背景下，Topsis-熵权法综合得分方法应运而生，成为一种重要的多指标决策分析方法。
本文将介绍Topsis-熵权法综合得分的概念、计算步骤以及应用领域。
Topsis-熵权法综合得分是一种多指标决策分析方法，旨在帮助决策者从多个方面评价和选择最佳方案。
它通过将各个指标的权重与其信息熵相结合，得出各个方案的综合得分，从而进行排序和选择。
相比于传统的加权平均方法，Topsis-熵权法综合得分能够更充分地利用指标的信息，并考虑到指标之间的相互关联性，提高决策的准确性和可靠性。
Topsis-熵权法综合得分的计算步骤主要包括以下几个步骤：确定决策指标。
根据具体的决策问题，选择合适的指标来评价方案的优劣。
这些指标应该具有客观性、可测量性和有效性。
确定指标的权重。
通过决策者的主观判断或专家的意见，确定各个指标的相对重要性。
这些权重可以通过层次分析法等方法来确定。
然后，计算每个指标的信息熵。
信息熵是一种衡量指标数据离散程度的指标，用于评估指标的信息量。
信息熵越大，说明数据的离散程度越高。
接着，计算每个指标的熵权。
熵权是指标的信息熵与指标权重的乘积，用于反映指标的重要程度。
熵权越大，说明指标对决策结果的影响越大。
计算每个方案的Topsis-熵权法综合得分。
综合得分是各个指标的熵权加权求和，用于评价方案的综合优劣。
得分越高，说明方案越优秀。
Topsis-熵权法综合得分方法在许多领域得到了广泛的应用。
例如，在企业绩效评价中，可以用Topsis-熵权法综合得分方法评估不同部门或个人的表现，并进行奖惩和激励；在投资决策中，可以用Topsis-熵权法综合得分方法评估不同投资项目的风险和回报，并选择最佳投资方案；在城市规划中，可以用Topsis-熵权法综合得分方法评估不同规划方案的可行性和可持续性，并选择最优规划方案。
