摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第14-27页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-22页 |
1.2.1 区间灰数和三参数区间灰数 | 第15-16页 |
1.2.2 属性间的差异性和关联性 | 第16-18页 |
1.2.3 灰靶决策方法 | 第18-19页 |
1.2.4 风险型决策方法 | 第19-21页 |
1.2.5 动态决策方法 | 第21-22页 |
1.3 研究内容、研究方法及技术路线 | 第22-26页 |
1.3.1 研究内容 | 第22-23页 |
1.3.2 研究方法和技术路线 | 第23-26页 |
1.4 本章小结 | 第26-27页 |
第二章 基本理论 | 第27-35页 |
2.1 区间灰数和三参数区间灰数 | 第27-30页 |
2.2 D-S证据理论 | 第30-31页 |
2.3 前景理论 | 第31-32页 |
2.4 Choquet积分 | 第32-33页 |
2.5 软集 | 第33-34页 |
2.6 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 区间灰数信息下的多属性决策模型 | 第35-59页 |
3.1 引言 | 第35-36页 |
3.2 基于灰软集的区间灰数多属性决策模型 | 第36-44页 |
3.2.1 新区间灰数的距离 | 第36-37页 |
3.2.2 灰软集的概念 | 第37-38页 |
3.2.3 决策模型的构建 | 第38-41页 |
3.2.4 算例分析 | 第41-44页 |
3.3 基于Choquet积分的区间灰数多属性决策模型 | 第44-51页 |
3.3.1 灰测度及灰Choquet积分 | 第44-47页 |
3.3.2 决策模型的构建 | 第47-49页 |
3.3.3 算例分析 | 第49-51页 |
3.4 基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策模型 | 第51-58页 |
3.4.1 决策模型的构建 | 第51-56页 |
3.4.1.1 经典的TODIM方法 | 第52-53页 |
3.4.1.2 改进的TODIM方法 | 第53-56页 |
3.4.2 算例分析 | 第56-58页 |
3.5 本章小结 | 第58-59页 |
第四章 三参数区间灰数信息下的多属性决策模型 | 第59-77页 |
4.1 引言 | 第59页 |
4.2 基于灰关联熵的多属性灰靶决策模型 | 第59-63页 |
4.2.1 决策模型的构建 | 第59-62页 |
4.2.2 算例分析 | 第62-63页 |
4.3 基于D-S证据理论的多属性决策模型 | 第63-66页 |
4.3.1 决策模型的构建 | 第63-64页 |
4.3.2 算例分析 | 第64-66页 |
4.4 基于灰色前景关联的多属性决策模型 | 第66-71页 |
4.4.1 决策模型的构建 | 第66-68页 |
4.4.2 算例分析 | 第68-71页 |
4.5 基于调节系数的多属性灰靶决策模型 | 第71-75页 |
4.5.1 决策模型的构建 | 第71-73页 |
4.5.2 算例分析 | 第73-75页 |
4.6 本章小结 | 第75-77页 |
第五章 灰数信息下的风险型动态多属性决策模型 | 第77-93页 |
5.1 引言 | 第77页 |
5.2 区间灰数信息下的风险型动态多属性决策模型 | 第77-85页 |
5.2.1 决策模型的构建 | 第77-81页 |
5.2.1.1 时间权重的确定 | 第78-80页 |
5.2.1.2 属性权重的确定 | 第80-81页 |
5.2.2 案例分析 | 第81-85页 |
5.3 三参数区间灰数信息下的风险型动态多属性决策模型 | 第85-92页 |
5.3.1 新三参数区间灰数的距离 | 第85-86页 |
5.3.2 决策模型的构建 | 第86-88页 |
5.3.2.1 时间权重的确定 | 第86-87页 |
5.3.2.2 属性权重的确定 | 第87-88页 |
5.3.3 案例分析 | 第88-92页 |
5.4 本章小结 | 第92-93页 |
第六章 苏南五市雾霾天气评估分析 | 第93-102页 |
6.1 研究背景 | 第93-94页 |
6.2 苏南五市雾霾天气评估分析 | 第94-100页 |
6.2.1 雾霾研究的现状及分析 | 第94-95页 |
6.2.2 基于改进的TODIM方法的苏南五市雾霾天气评估分析 | 第95-100页 |
6.2.2.1 指标的选择及数据的处理 | 第95-96页 |
6.2.2.2 评价过程 | 第96页 |
6.2.2.3 评价分析 | 第96-100页 |
6.3 本章小结 | 第100-102页 |
第七章 结论与展望 | 第102-104页 |
7.1 研究结论 | 第102-103页 |
7.2 研究展望 | 第103-104页 |
参考文献 | 第104-114页 |
致谢 | 第114-115页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第115-116页 |