数学建模学习2

前言:好像2021年的F题比较友好一点,起码能看懂个80%,呜呜呜。2102185summary:段落1阐述背景段落2-51、建三维交叉对比模型:这三个维度是成本和资本、获取性和公平性,以及学术水平。对于每个维度,有一个或两个可量化的指标。这5个指数包括支出指数、性别权益指数、入学指数、研究水平和教育质量指数、国际化指数,由14个因素计算。2、应用到几个国家3、修改为垂直对比模型4、讨论政策实施的有效性关键词:高等教育体系、健康、可持续性、交叉对比、垂直对比、相对得分、愿

前言:好像2021年的F题比较友好一点,起码能看懂个80%,呜呜呜。

2102185

summary:

段落1阐述背景

段落2-5

1、建三维交叉对比模型:这三个维度是成本和资本、获取性和公平性,以及学术水平。对于每个维度,有一个或两个可量化的指标。这5个指数包括支出指数、性别权益指数、入学指数、研究水平和教育质量指数、国际化指数,由14个因素计算。

2、应用到几个国家

3、修改为垂直对比模型

4、讨论政策实施的有效性

关键词:高等教育体系、健康、可持续性、交叉对比、垂直对比、相对得分、愿景、五年计划、政策

目测到这看来没有用到高难度算法

1 介绍

1.1背景介绍

具体说一下体系的重要性及迫切性

1.2问题重述

2 引入假设

1)假设大学数量稳定

2)假设各国对政府教育支出的定义有统一标准

3)假设查找的数据可靠

4)假设没有自然灾害重大变故

3建了个一个Symbol Table

4模型介绍

数学建模学习2

4.1介绍了详细指数

4.2使用类似TOPSIS的算法

5根据算出的S进行可视化

6对印度进一步分析用雷达图

6.1问题

6.2解决办法——重点突出五年计划——再次评估

6.3政策愿景

7灵敏度分析

8模型的优点和缺点

附录

学到的算法:Topsis

代码如下:

x=[89,1;60,3;74,2;99,0]
[n,m]=size(x);
z=x./repmat(sum(x.*x).^0.5,n,1);
D_P=sum([(z-repmat(max(z),n,1)).^2],2).^0.5
D_N=sum([(z-repmat(min(z),n,1)).^2],2).^0.5
S = D_N ./ (D_P+D_N);    % 未归一化的得分
stand_S = S / sum(S)   %归一化后的得分


参考链接:
【2.1】 数学建模值之TOPSIS(优劣解距离模型)的具体算法步骤详解_Cohen_ina的博客-CSDN博客_topsis模型

版权声明:本文为博主qq_52050351原创文章,版权归属原作者,如果侵权,请联系我们删除!

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52050351/article/details/122588113

共计人评分,平均

到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。

(0)
社会演员多的头像社会演员多普通用户
上一篇 2022年1月19日 下午7:23
下一篇 2022年1月19日 下午7:57

相关推荐