基于粗糙集的預測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、粗糙集是一種處理含糊和不確定性信息的新型數學工具,其主要思想是,在保持信息系統(tǒng)分類能力不變的前提下,通過知識約簡,導出問題的決策或分類規(guī)則。但是,數據的不完備或者對數據直接分類,往往會對做出的決策產生影響。
　　 當人們對決策問題缺乏數據時,常常采用層次分析法來進行量化,其基本原理是,將復雜問題進行等價分解,形成階梯層次結構,通過兩兩比較,確定各因素的相對重要性,然后綜合決策者的判斷,確定決策方案相對重要性的總排序。
　　

2、 本文針對AHP層次分析法評價模型中評價因子主觀確定的不足,運用改進的加權平均屬性重要度啟發(fā)式約簡算法,將粗糙集和層次分析法相結合,提出了一種全新的組合預測方法。該方法先用層次分析法進行特征化,把結果運用到基于粗糙集的組合預測方法中,構造出決策表。用組合預測方法計算屬性的權系數,將權系數的確定轉化為屬性重要度問題,經簡單的定量計算,得到各個指標的重要度,彌補層次分析法的主觀性帶來的偏差,使篩選更加客觀可信。然后用組合預測方法進行相應處

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