评价模型之熵权法

article/2025/11/10 13:01:16

1.算法原理

熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中,熵权法根据各指标的变异程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,再通过熵权对各指标的权重进行修正,从而得到较为客观的指标权重。一般来说,若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。相反,若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小。

    

2.算法步骤

(1)数据标准化处理

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这里采用的标准化方式是数据归一化方法。 

 (2)计算信息熵

每个指标的信息熵计算公式为

cc47f9dbac7c4207bd84f570420871db.png

其中

686a7bc6cc974a608c37308923a45b48.png

(3)计算指标权重 

544c70b0ef1d49da91d8b55b2a1b0cf9.png

(4)计算综合得分

4ef5a11240344b4a9fdfba8c56e5ca82.png

3.实例分析

表中为2020年安徽省16个地级市11个指标的数据,利用熵权法对这16个地区的经济发展水平进行综合评价。

cb4ac7a324974f3b9d8ae74ee5f19a1a.png

 Matlab代码:

clc;clear;
data=xlsread('2020.xlsx');%读取数据
%数据标准化 mapminmax对行进行标准化,所以转置一下
data1=mapminmax(data‘,0.002,0.996); %标准化到0.002-0096之间
data1=data1';
[m,n]=size(data1);
p=zeros(m,n);
for j=1:np(:,j)=data1(:,j)/sum(data1(:,j));
end
for j=1:nE(j)=-1/log(m)*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));%计算信息熵
end
w=(1-E)/sum(1-E);%计算权重
s=data1*w'%计算得分

 综合得分排序结果:

1

2

3

4

5

6

7

8

0.9960

0.3857

0.2494

0.2399

0.2189

0.1845

0.1835

0.1808

合肥

芜湖

滁州

阜阳

马鞍山

宣城

蚌埠

安庆

9

10

11

12

13

14

15

16

0.1203

0.1195

0.1194

0.1157

0.0946

0.0935

0.0842

0.0574

宿州

亳州

铜陵

六安

黄山

淮南

淮北

池州

通过排序出的得分结果可以看出:合肥市排在第一位,且得分遥遥领先于其他城市,可见省会城市居民消费水平之高,也侧面反映除了合肥市的经济发展水平更好! 


看到这里学会了嘛?那就动手实操作一下吧!

 

 

 


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