AHP(层次分析法)用于指标权重确定,涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。
AHP权重确定方法
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\[\text{非线性递减关系公式}: \quad W_{ij} = f(d_{ij}, \alpha)\]
其中,\(\alpha = 2\) 时广泛适用于许多地理现象,为更加精准地体现距离对相关性的影响,需根据实际需求选择适当的 \(\alpha\) 值。
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权重系数确定Matlab代码:在LapSim中使用Matlab进行通用轨道模拟时,主体文件称为run_track.m,运行此文件可以完全执行整个模拟过程。所有的静态车辆特性作为变量列表在config.m文件中给出。模板提供了比较不同车辆的参数空间,用户可以在模拟中更改这些变量,以表示车辆在驾驶员负载下的停止状态。
一旦加载这些变量,仿真便会插值计算电动机的RPM-转矩曲线和电池的SOC-OCV曲线。尽管这些模型较为简单,但可在进一步项目中改进。config.m文件还会加载轨道以用于特定仿真,每个动态事件的文件分别为acceleration_run.m、autox.m、skidpad.m和endurance.m。
轨道数据由三列组成,第一列是布尔值,1代表弯角,0代表直道;第二列表示路段的距离或弧长(米);第三列是转角半径。每行代表新的轨道段。
通过这种模块化设计,用户可以根据需求修改车辆和轨道配置,灵活适应不同场景。
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具体来说,Pegasos 算法的权重向量更新规则如下:
初始化: 将权重向量 W 初始化为零向量或随机向量。
迭代更新: 对于每次迭代 t,执行以下步骤:
从训练数据集中随机选择一个样本 (x, y)。
计算预测值:ŷ = sign(Wᵀ * x)。
如果预测错误 (ŷ ≠ y),则更新权重向量:W = (1 - λ/t) * W + (η * y * x)。
λ 是正则化参数,用于控制模型的复杂度。
η 是学习率,用于控制每次更新的步长。
如果预测正确 (ŷ = y),则更新权重向量:W = (1 - λ/t) * W。
重复步骤 2 直到达到预设的迭代次数或损失函数收敛。
最终得到的权重向量 W 即为 Pegasos 算法学习到的模型参数。
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明确问题: 首先,你需要明确你想要解决的问题是什么,以及你期望得到的结果是什么。
建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次,包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层,代表你想要达成的目标。准则层位于中间层,代表影响目标的因素。方案层位于最底层,代表解决问题的可选方案。
建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素,你需要进行两两比较,并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵,用于计算每个元素的相对重要性。
层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量,可以得到每个元素在该层级中的权重,从而进行排序。
层次综合排序: 将各层级的权重进行综合,最终得到所有方案的综合排序,帮助你选择最佳方案。
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