灰色预测GM(1,1)系统
用于基于少量时间序列数据建立 GM(1,1) 灰色预测模型,适合信息有限、样本较少且变化趋势较平稳的指标预测,可辅助查看拟合结果与未来趋势。
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用于基于少量时间序列数据建立 GM(1,1) 灰色预测模型,适合信息有限、样本较少且变化趋势较平稳的指标预测,可辅助查看拟合结果与未来趋势。
用于对多个相关指标进行主成分分析,通过降维提取能够代表原始信息的综合成分,适合指标压缩、综合评价和后续建模前的数据处理。
用于根据指标数据差异计算客观熵权,适合多指标综合评价中的权重确定,并为后续 TOPSIS 等评价方法提供权重依据。
用于计算各指标对目标结果的障碍程度,帮助识别影响综合表现的主要限制因素,适合区域发展、生态环境和绩效评价等多指标分析。
用于依据指标离散程度计算变异系数权重,适合需要客观赋权的多指标评价场景,可比较不同指标的信息差异和相对重要性。
用于组织和汇总专家意见,通过多轮评价形成较稳定的判断结果,适合指标筛选、主观赋权、方案论证和共识决策。
用于结合指标标准差和相关冲突性计算 CRITIC 客观权重,适合既考虑数据波动又考虑指标间重复信息的综合评价。
用于根据正理想解和负理想解的距离对评价对象进行排序,适合方案优选、绩效评价和多指标综合比较。
用于计算参考序列与比较序列之间的灰色关联程度,适合小样本、信息不完全条件下的因素关联分析和方案比较。
用于通过群体效用与个体遗憾构建 VIKOR 折衷排序,适合存在多项冲突指标的方案选择和多属性决策。
用于评价多个子系统之间的协同变化程度,帮助观察系统协同发展趋势,适合区域、产业、生态和社会经济等综合研究。
用于测算多个子系统之间的耦合关系及协调发展水平,适合经济、社会、资源和环境等系统的协调性评价。
用于通过指标秩转换和秩和比对评价对象进行综合排序与分档,适合医疗、公共管理和综合绩效评价。
用于将导入的数据快速生成常用统计图表,帮助检查分布、趋势和变量关系;具体可用图形以软件界面提供的选项为准。
集成多种聚类与降维方法,用于发现样本分组结构、压缩高维特征并辅助可视化,适合探索性分析和建模前处理。
集成多种时间序列预测方法,用于比较不同模型的拟合与预测表现,适合趋势预测、需求预测和连续指标分析。
集成权重计算、综合评价和多属性决策方法,用于从多项指标对对象或方案进行评分、排序与比较。
集成常用机器学习回归与分类模型,用于训练、比较和评估预测模型,适合连续值预测和类别判别任务。
集成分位数回归与区间预测方法,用于分析不同条件分位上的变量关系并估计预测区间,适合存在异方差或不确定性的预测任务。
用于从文档或图片内容中识别并整理数学公式,帮助减少手工录入工作;识别效果取决于原始文件清晰度和公式复杂度。