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熵值分析法理论及方法

时间:2022-11-11 百科知识 版权反馈
【摘要】:主观赋权法是专家根据各指标的重要性来确定权重,容易受专家主观意识的影响而带来偏差,并且不能反映各指标统计数据的相互关系;而客观赋权法中的熵值法是在客观条件下,由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种方法,它能尽量消除各因素权重的主观性,使评价结果更符合实际。

在多指标评价问题中,权重的确定是重点也是难点,目前有很多确定权重的方法,大致可分为两大类:主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是专家根据各指标的重要性来确定权重,容易受专家主观意识的影响而带来偏差,并且不能反映各指标统计数据的相互关系;而客观赋权法中的熵值法是在客观条件下,由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种方法,它能尽量消除各因素权重的主观性,使评价结果更符合实际。

在信息论中,熵是系统无序程度的度量,它还可以度量数据所提供的有效信息量。信息熵越小,系统无序度越小,信息的效用值越大;信息熵越大,系统无序度越高,其信息的效用值越小。对于所讨论的n个方案m个评价指标的初始矩阵,利用熵值法计算各指标的权重,其本质就是利用该指标信息的效用值来计算的,效用值越高,其对评价的重要性越大。其计算步骤如下:

(1)构建n个样本m个评价指标的判断矩阵。

(2)将判断矩阵归一化处理,得到归一化判断矩阵B,B中元素的表达式为:

在实际决策中,评价指标通常分为越大越优越小越优两类,各类指标对优的相对隶属度计算公式分别如下。

越大越优型:

越小越优型:式(10-2)、式(10-3)中,xmax、xmin表示同指标下不同样本中最满意者或最不满意者(越小越满意或越大越满意)。

根据式(10-2)、式(10-3)可将评价指标特征值矩阵转换为其对优的相对隶属度矩阵式中,rij表示方案j指标i的特征值对优的相对隶属度。

(3)根据熵的定义,n个样本m个评价指标,可确定评价指标的熵为:

其中

其中0≤Hi≥1,为使lnfij有意义,假定fij=0;fijlnfij=0;i=1,2,…,m;j= 1,2,…,n。

(4)利用熵值计算评价指标的熵权:

(5)计算湖泊生态系统熵权综合健康指数。

各指标的归一化值和指标熵权确定后,代入式(10-7),即可求得湖泊生态系统熵权综合健康指数。

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