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绪论时间序列分析空间相互作用评估模糊综合评价产业分析经济分析交通规划注这个颜色标注的是老师说到的重点绪论系统与系统分析一般步骤系统是相互关联相互作用的多元素集合体由相互关联的若干成分所构成具有某种特定功能的有机整体多元性关联性整体性系统分析一般步骤结合城市规划谈问题定义建立评价指标体系问题定义系统分解降维建立模型知识集成系统分析系统综合最优化决策计划实施整体与涌现性整体涌现性系统的整体才具有部分不具有的特性即是非还原性和非加和性整体不能于部分之和可能大于也可能小于整体观是系统思想最核心的观点系统
1、绪论 1
2、时间序列分析 2
3、空间相互作用 4
4、评估 5
5、模糊综合评价 6
6、产业分析 7
7、经济分析 7
8、交通规划 7
注: 这个颜色标注的是老师说到的重点
1、绪论
01-introduction
1、系统与系统分析一般步骤:
(1)系统:
是相互关联、相互作用的多元素集合体。
由相互关联的若干成分所构成,具有某种特定功能的有机整体。
多元性、关联性、整体性
(2)系统分析一般步骤(结合城市规划谈):
问题定义——建立评价指标体系——问题定义系统分解、降维——建立模型——知识集成——系统分析——系统综合——最优化、决策、计划实施
2、整体与涌现性:
整体涌现性:系统的整体才具有,部分不具有的特性。即是非还原性和非加和性
“整体不能于部分之和”可能大于、也可能小于
整体观是系统思想最核心的观点,系统科学是关于整体性的科学。
3、混沌:
确定性方程的随机性
初值敏感性
4、都市与区域分析框架——瓦格纳城市八系统:
2、时间序列分析
03-forecasting (1)
1、预测:预测是人们根据事务之间的相互联系,事务发展的历史及现实资料,利用已经掌握的科学和知识手段,对客观事物的未来发展状况或趋势进行事前分析和推断的科学与艺术。
2、预测方法:
因果关系预测法:简单回归分析预测法、多元回归分析预测法、非线性回归预测法等
时间序列预测法:时间序列平滑预测法、趋势线外推预测法等
3、移动平均预测法
注:可以加权(经验法、试算法确定权重)
4、指数平滑预测法
注意:(1)α在0.1-0.3之间,初值的确定
(2)一次指数平滑、二次指数平滑
(3)存在线性趋势时,滞后于实际值:
布朗:
霍特参数指数平滑预测:
三次指数平滑:
5、趋势外推:
给趋势性时间序列拟合以时间单位为自变量的数学模型,然后以顺延的时间单位为已知条件,外推时间序列后续趋势值。有:
直线模型、二次曲线模型、幂函数曲线模型、三次曲线模型、对数、双曲线、指数、修正等
注:1)模型选择,与2)参数设定的方法(最小二乘法,三和值法)
03-forecasting (2)——因果预测——基于一元回归
1、点估计:
根据回归方程
2、区间估计:
投入产出预测
基本预测模型:
假定已知综合平衡表或已知直接消耗系数矩阵A、完全消耗系数矩阵B、 Leontief 矩阵C。
已知生产规模X,预测最终产品(最终需求)Y
Y = (I – A)X
已知最终需求,预测各个产业的规模X
X = (I – A)-1Y
已知生产规模X,预测各个产业部门的GDP(净产值)Z
Z = (I – M)X
已知产业部门的GDP,预测生产规模X
X = (I – M)-1Z
注:分配方程 AX+Y=X
生产方程 MX+Z=X Z为净产值(工资、新创造的价值)
3、空间相互作用
03-spatial interaction
1、引力模型:预测空间流
引力模型:市场边界
2、潜能模型
不同群体间相互作用的概率:
V=∫SdR/D Y=kVb
Pij表示居民区i的消费者光顾j商店或服务设施的概率
3、购物模型
Sij表示商店j向居民区提供商品或服务的营业收入,C表示交通费用
4、评估
05-evaluation analysis(1)
1、我国综合评价存在的一些问题
1、评价指标体系不能很好地体现选题
2、综合评价模型方法运用不当
3、指标权重确定往往缺乏科学依据
4、指标无量纲化处理时标准的确定存在任意性
2、综合指数法
1)指标取正负均质,2)无量纲化处理,3)折算指数取均质
3、功效评分法
1)无量纲化得到功效系数dj [0,1]。
如采用线性差值(n个企业jth指标):(xij-xi’j)/(xn’j-x1’j)正 or (xn’j-xij)/(xn’j-x1’j)负
2)权重:均权值,离差权值
4、TOPSIS法
1)建立数据矩阵;2)同趋势性处理(低优到高优);3)数据纵向归一(除以按指标的元素平方和根法)
4)计算与最优/劣指标的距离Di+/Di-(各指标的距离平方和根);5)计算接近程度Ci=Di-/(Di++Di-)
5、模糊综合评价
模糊分析.ppt
注意:
1、隶属度函数——调查
越接近于1,表示u从属于A的程度越大;反之,越小
隶属度函数选择方法:
主观经验法、分析推理法、调查统计法、
2、模糊变换
Comments:
U为评语集合e.g. (差,一般,好),n
V为评价因素集合 e.g. (知书,达理,秀外,慧中), m
R(m×n)是一个模糊关系矩阵(每一个因素对应的每一条评语的隶属值)
A是模糊评价因素的权重,因而是n维模糊列向量
B为模糊
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