步骤：第一步：统一指标类型将所有的指标转化为极大型称为指标正向化（最常用）.第二步：标准化处理为了消去不同指标量纲的影响，需要对已经正向化的矩阵进行标准化处理。第三步，找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与

函数代码functiontopsis_example(data,data_types,up_OK,down_OK,upper_bounds,lower_bounds,middle)%数据预处理[num_objects,num_attributes]=size(data);normalized_data=zeros(num_objects,num_attributes);%1.根据数据类型进行正向化

分析师：SikunChen在当今世界，粮食系统的稳定性至关重要。尽管现有的全球粮食系统在生产和分配方面表现出较高的效率，但仍存在大量人口遭受饥饿以及诸多粮食安全隐患。与此同时，在学术领域，准确评估情报学期刊的质量和影响力对于学术研究和信息传播意义重大。本研究旨在通过多种方法对

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37724原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：SikunChen在当今世界，粮食系统的稳定性至关重要。尽管现有的全球粮食系统在生产和分配方面表现出较高的效率，但仍存在大量人口遭受饥饿以及诸多粮食安全隐患。与此同时，在学术领域，准确评估情报学期刊的质

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、TOPSIS法1.模型原理2.基本步骤（1）原始矩阵正向化（2）正向矩阵标准化（3）计算得分并归一化二、代码实现----Matlab1.主程序2.正向化处理函数3.极小型正向化函数4.中间型正向化函数5.区间型正向化

Topsis法    Topsis法是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确反映各评价方案之间的差距。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。    基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对

清风建模TOPSIS说明：优劣解距离法就是求这个数据和最优解的距离、求这个数据和最劣的距离，做比基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响，并找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别

坚持就是胜利，完赛就是成功！一、前言含金量/认可度从认可度来看美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是唯一的国际性数学建模竞赛，由美国数学及其应用联合会主办，2024年大赛吸引了来自美国、中国、澳大利亚、加拿大、英国、印度等多个国家与地区的高校等全球众多高校在内队伍参赛。

TOPSIS法TOPSIS法简称为优劣距离解法，是一种常见法综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各个评价方案之间的差距。模型介绍上篇文章谈到的层次分析法是有局限性的。比如评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致性矩阵差异可能会很大。其次，其无

面板数据熵权topsis法分析流程一、案例背景当前有9家公司连续5年（2018-2022年）的财务指标数据，想要通过这份数据，确定9家公司的财务排名情况。因为各项财务指标的权重有所不同，所以选择使用熵权topsis法进行研究。数据为9家公司连续5年的5个财务指标的数据，因为同时包含时间序列数据

文章目录​​1、TOPSIS算法​​​​2、TOPSIS算法流程​​​​2.1、极大型转化​​​​2.1.1极大型​​​​2.1.2中间型​​​​2.1.3极小型​​​​2.1.4区间型​​​

TOPSIS法背景知识TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法与层次分析法相比，topsi

主要解决多指标评价模型首先来看topsis，考虑一种类型数据首先正向化，比如都改成越大越好（如果越小越好？max-x；在某个区间内最好？中间型指标？)然后标准化，把原式数据改成0~