[发明专利]一种多属性决策的城市CBD选址方法

权利要求书

1.一种多属性决策的城市CBD选址方法，其特征在于，包括：

S1:首先进行数据规范化，对数据进行消除量纲处理，消除不同属性的量纲不同所带来的困难，设属性值的矩阵为X＝(x_ij)_m×n，对矩阵进行规范化处理，设规范化后的矩阵为Z＝(z_ij)_m×n，将属性分为成本型和效益型属性，并根据数据规范化时的公式计算；

S2：其次进行权重确立，分别通过层次分析法，熵权法得到属性的权重值，并使用组合加权法将两者结合，得到指标体系的最终综合权重；

A1：层次分析法将人的主观想法用特定的标度数量化并进行表达，标度测量时，分为互反型标度和互补性标度，1-9标度在指标权重的计算中使用，通过使用0.1-0.9标度则是互补型标度，根据标度等级表得到模糊互补判断矩阵，设该互补判断矩阵为A＝(a_ij)_n×n，将该矩阵转化为模糊一致性矩阵并进行行和归一化即可求得属性的权重，将模糊互补判断矩阵转化为模糊一致性矩阵，入公式2和公式3，并进行数学变换，最终得到模糊一致性矩阵R＝(r_ij)_n×n，由该矩阵进行行和归一化求得属性权重，其满足公式4的数学变换；

A2：熵权法测量属性权重有利于避免人为因素的干扰，设所要研究的数据矩阵为X＝(x_ij)_m×n，x_ij为第i个方案所对应的第j个属性的数据值，在使用熵权法确立权重时，将数据矩阵进行规范化，得到Z＝(z_ij)_m×n，计算各指标的熵值，e_j为第j个属性值的信息熵，则e_j的计算过程如公式5和公式6，计算各属性的熵权，设w_j为第j个属性值的熵权，则该属性的熵权计算过程如公式7，另外，在运用熵权法对属性权重进行计算时，由于数据的规范化，需要对特征比重进行修正，将其重新定义为公式8；

A3，通过组合加权法将两者结合，设W＝(w₁,w₂,…w_n)^Τ为两种方法得到权重所组合的综合权重，则该综合权重可由如下公式计算所得，其中μ_j，ν_j分别为两种方法得到属性权重的数值；

S3：通过TOPSIS法、VIKOR法和灰色关联法进行综合评价的计算；

S4:对S2步骤中的权重权利，并选择进行排序择优，根据判断矩阵表和公式(2)(3)得到模糊一致性矩阵表，最终用行和归一化得到相应的属性权重由公式(5)(6)(8)得到属性熵值为e_j＝(0.9957,0.9961,0.9944)，并由公式(7)得到最终熵权为由公式(9)计算得到最终的属性综合权重为W_j＝(0.2845,0.3126,0.4029)^Τ，结合权重的计算结果分别选择出TOPSIS法中、VIKOR法中和灰色关联法中的最优方案，并通过对比，综合选出最终方案。

2.根据权利要求1所述的一种多属性决策的城市CBD选址方法，其特征在于，所述S1步骤中，公式为其中分别代表第j个属性的m个方案中的最大值与最小值。

3.根据权利要求2所述的一种多属性决策的城市CBD选址方法，其特征在于，所述A1中，公式2、公式3和公式4依次为

4.根据权利要求3所述的一种多属性决策的城市CBD选址方法，其特征在于，所述A2中，公式5、公式6、公式7和公式8依次为

5.根据权利要求4所述的一种多属性决策的城市CBD选址方法，其特征在于，公式5和公式6中f_ij为第j个属性下方案i的特征比重，公式8中当f_ij＝0时，规定f_ijlnf_ij＝0。