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基于熵权-层次分析法的导水裂缝带高度预测的研究
以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。
2024-09-06 15:22:46
177KB
层次分析法
导水裂缝带
1
AHP方法应用(excel)
包含所有你想要的东西哈。。特别是运筹学的层次分析法。。
2024-05-02 11:34:14
554KB
层次分析法
excel
1
学习笔记:层次分析法(AHP)
学习笔记:层次分析法(AHP)
2024-03-07 08:56:45
2.15MB
层次分析法
学习笔记
1
知识型员工敬业度评价指标体系构建
在知识经济时代,知识型员工的人力资本价值日益凸显,知识型员工敬业度已经成为衡量企业人力资源管理效能的重要指标。通过对知识型员工敬业度结构及影响因素的分析,提出了员工特征、组织特征、工作特征、员工—组织/工作匹配程度的四维度结构,并以模糊层次分析法为基础构建知识型员工敬业度评价指标体系。研究结果表明,企业可以从薪酬、组织对员工的支持、工作环境和资源、信息反馈等方面的激励来提高知识型员工敬业度,为企业有效提升知识型员工敬业度提供了依据。
2024-02-29 08:37:48
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模糊层次分析法
知识型员工
评价指标体系
1
红阳三矿深部瓦斯赋存规律及突出危险性评估
以红阳三矿瓦斯地质勘探及煤层气试验井资料为基础,分析了该矿800 m以深区域瓦斯生储赋存条件,运用层次分析-模糊数学综合评判法评估了深部煤层的瓦斯突出危险性。结果表明:该矿高变质程度、高镜质组含量的煤层利于瓦斯生成,大埋深、厚层低透气性的盖层利于煤层瓦斯保存。
2024-01-12 09:36:26
360KB
瓦斯赋存规律
瓦斯突出风险
层次分析-模糊数学综合评判法
1
基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法
针对WIA-PA在长期运行过程中,由于能量消耗、节点故障等因素,网络整体性能下降的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法。该方法通过选取对网络影响较大的6个指标,即失效节点数量、信号强度、节点能量、链路质量、丢包率及网络延时,建立模糊一致判定矩阵,然后计算出各个指标的评估分数,得出整个网络的平均分数,从而实现对WIA-PA健康状态等级的判定。实验结果表明,该方法可有效地判定网络状态。
2024-01-11 18:42:19
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行业研究
1
基于AHP-TOPSIS评判模型的硫化矿石自燃倾向性评价
为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。
2024-01-11 11:05:27
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层次分析法
逼近理想解排序法
硫化矿石
自燃倾向性
1
辽河流域水污染源在线监测问题
为解决辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题,运用层次分析法对辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题进行评价和顺序排名.结果表明:对辽河流域水污染源在线监测系统监测结果的准确性影响较大的因素依次为采样点位、试剂问题、采样频次、标准溶液的管理、仪器选型等.该成果对辽河流域在线监测系统的改善具有参考价值.
2024-01-10 18:06:02
538KB
水污染源
在线监测
层次分析
因素评价
1
Python数学建模算法与应用源码,含:线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法
数字化信息社会具有的两个特征:一是计算机技术的迅速发展与广发应用;二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展,科学计算的深度不断扩展,科学理论与工业应用不断耦合,更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象,为了特定的目的,根据特有的内在规律,对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化,运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含:线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法
2023-09-04 13:31:12
97KB
python
算法
软件/插件
几何学
1
层次分析matlab代码-PCA:用Matlab进行空间主成分分析(SPCA1.1)和观测值聚类(KNNK-meansHC)
层次分析matlab代码PCA 使用Matlab进行空间主成分分析(SPCA 1.1):Tarik Benkaci&N. Dechemi(2020)注:该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA,此外(SPCA 1.1)还通过三种方法对观测值进行聚类:KNN, K均值和层次聚类。 根据您的语言:法语或英语,如果要英语版本,请转到example_eng_2.m代码并运行:然后代码显示:数据的“变量的基本特征”:和pca的计算:相关矩阵(使用c.pearson )并计算特征向量和特征值。 在第二部分中:该代码显示pca的主要结果。 该软件包根据以下三种方法显示变量的聚类:KNN,K-means和分层聚类(HC)
2023-08-10 09:17:26
508KB
系统开源
1
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