綜合評(píng)價(jià)方法
簡(jiǎn)單加權(quán)法
1.線性加權(quán)綜合法
江西省數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽2022（江西省數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽2022成績(jī)）
適用條件:各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相互獨(dú)立 。
對(duì)不完全獨(dú)立的情況，其結(jié)果將導(dǎo)致各指標(biāo)之間信息的重復(fù)，使評(píng)價(jià)結(jié)果不能客觀地反映實(shí)際 。
主要特點(diǎn)：
（1）各評(píng)價(jià)指標(biāo)間作用得到線性補(bǔ)償，有“一俊遮百丑”或“一見(jiàn)鐘情”的效果；
（2）權(quán)重系數(shù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響明顯；
（3）對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)無(wú)量綱化沒(méi)有特定要求 。
2.非線性加權(quán)綜合方法
主要特點(diǎn)：
（1）突出了各指標(biāo)值大小的一致性，即平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)值較小的指標(biāo)影響的作用；
（2）權(quán)重系數(shù)大小的影響不是特別明顯，而對(duì)指標(biāo)值的大小差異相對(duì)較敏感；
（3）要求無(wú)量綱指標(biāo)數(shù)據(jù)均大于等于1 。
逼近于理想解的排序法（TOPSIS法）
?層次分析法
?主成分分析法
?模糊綜合評(píng)價(jià)法
?聚類分析法
1.插值與擬合方法：小樣本內(nèi)部預(yù)測(cè)；
2.回歸模型的方法：大樣本的內(nèi)部預(yù)測(cè)；
3.灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)：小樣本的未來(lái)預(yù)測(cè)；
4.時(shí)間序列方法：大樣本的隨機(jī)因素或周期特征的未來(lái)預(yù)測(cè)；
5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：針對(duì)大樣本的內(nèi)部機(jī)理復(fù)雜的數(shù)據(jù)的未來(lái)預(yù)測(cè)．
僅次于國(guó)賽和美賽的第三賽事，且被多所高校推廣甚至列為國(guó)際賽事選拔賽的：
2022第七屆數(shù)維杯數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽火熱報(bào)名中
本次競(jìng)賽和高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的賽制完全相同
適合作為參加高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的練習(xí)賽和選拔賽
2022年第七屆數(shù)維杯大學(xué)生數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽：
【江西省數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽2022成績(jī) 江西省數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽2022】進(jìn)群領(lǐng)取歷年賽題及優(yōu)秀論文等相關(guān)備賽資料，同時(shí)獲取競(jìng)賽最新資訊
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