安徽工业大学系统工程实验报告Word格式.docx
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特征值0.0039
比率0.000
累积1.000
第1,第2,第3主成分的累计贡献率已高达91.40%
变量PC1PC2PC3
C10.276-0.4190.132
C20.0.5490.557
C30.241-0.443-0.319
C40.3400.207-0.273
C50.-0.4410.678
C60.3780.0.129
C70.3640.215-0.124
C80.3810.122-0.
C90.3830.0070.014
C100.3800.167-0.
解释结果
第一个主成份的方差(特征值)为6.2621,占总方差的62.6%。
PC1下所列系数显示如何计算主成份分值:
PC1=0.276年底总人口+0.059非农业人口比+0.241农业总产值+0.340工业总产值+0.186客运总量+0.378货运总量+0.364地方财政预算收入+0.381城乡居民年底储蓄余额+0.383在岗职工人数+0.380在岗职工工资总额
应注意到,对主成份的解释是主观的,但常常会表现出明显的模式。
例如,可以认为第一个主成份表示整个总体大小、无论哪一组都是年底总人口占社会经济比重最大,因为这些项的系数具有相同的符号,并且不接近于零。
第二个主成份的方差为2.3504,占数据变异性的23.5%。
它是使用PC2下列出的系数根据原始数据计算得到的。
一定程度上,可将此成份视为非农业人口比,农业总产值比例。
前两个主成份合在一起以及前三个主成份合在一起分别占到了总变异性的86.1%和91.4%。
因此,从两到三个基础维度就可以掌握数据结构的大部分情况。
其余主成份在变异中所占的比例很小,可能并不重要。
碎石图直观地提供了此信息。
选中异常值非常重要,因为它们会对结果产生显著影响。
异常值图会显示工作表中每个观测值的Mahalanobis距离。
位于y轴参考线上方的点就是异常值。
中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计指标显示3项异常值。
实验二系统聚类分析
变量的聚类分析:
9.82,9.62,12.60,13.19,32.63,16.37,14.45
相关系数距离,最短距法
合并步骤
已合
并的新聚类号
聚类新聚中的观测
步骤聚类数相似性水平距离水平号类号值个数
1678.36420.4327163532
2574.75890.5048223733
3474.58430.5083152324
4373.80450.5239102425
5270.08610.5982792626
6162.81880.7436251217
实验三简单库存模型
库存量维持在6000
实验四二阶库存系统
实验六AHP建模训练
标度类型:
e^(0/5)~e^(8/5)
1.投资效果判断矩阵一致性比例:
0.0000;
对总目标的权重:
1.0000;
\lambda_{max}:
3.0000
投资效果
风险
收益
流转
Wi
1.0000
2.2255
1.4918
0.4718
0.4493
0.6703
0.2120
0.3162
2.风险判断矩阵一致性比例:
0.4718;
兴建工厂
购置资产
存入银行
0.8187
4.0552
0.4052
1.2214
4.9530
0.4949
0.2466
0.2019
0.0999
3.收益判断矩阵一致性比例:
0.0171;
0.2120;
3.0178
1.8221
3.3201
0.5289
0.5488
2.7183
0.3317
0.3012
0.3679
0.1394
4.流转判断矩阵一致性比例:
0.3162;
最终结果
备选方案
权重
0.4705
0.4087
0.1208
因为兴建工厂权重最大,选择兴建工厂。
实验七应用AHP进行超市选址
D1
0.4799
D2
0.3432
D3
0.1768
1.A1判断矩阵一致性比例:
A1
B1
B2
B3
2.B1判断矩阵一致性比例:
0.0043;
3.0044
C1
C2
C3
0.3786
0.3314
0.2900
3.B2判断矩阵一致性比例:
C4
C5
C6
0.2976
0.4745
0.2279
4.B3判断矩阵一致性比例:
C7
C8
C9
5.C1判断矩阵一致性比例:
0.1786;
0.4717
0.3862
0.1421
6.C2判断矩阵一致性比例:
0.1563;
7.C3判断矩阵一致性比例:
0.1368;
0.5503
0.3228
0.1269
8.C4判断矩阵一致性比例:
0.0631;
9.C5判断矩阵一致性比例:
0.1006;
10.C6判断矩阵一致性比例:
0.0483;
11.C7判断矩阵一致性比例:
0.1673;
12.C8判断矩阵一致性比例:
0.1049;
0.5004
0.3586
0.1410
13.C9判断矩阵一致性比例:
0.0441;
选择方案D1.
实验心得:
通过本次试验加深了我对各种系统软件的应用,巩固了学习知识,对系统的认识更加明确了。
我基本掌握了系统工程案例构建系统模型的方法系统建模的基本技能得到了一定程度的训练,对实际的问题也有了更加深刻的认识,应用所学知识解决实际问题的能力有所提升。
本次实验使我们对系统工程解决复杂性、系统性问题的问题时需要计算机的支持获得深刻的理解进而使我们了解懂得计算机应用的重要性并且提升了我们的计算机应用能力。
对于一些上课时感觉深奥难懂的知识,比如主成分分析,聚类分析。
在亲自做实验是反复论证终于掌握了解决方法。
对于层次分析法的应用更是如鱼得水,判断矩阵等的应用。
系统动力学模型的建立也很简单,最后感谢老师上课的习题指导,让我们受益匪浅。
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