1.建立的模型能與實際緊密聯(lián)系,結(jié)合實際情況對所提出的問題進行求解,使模型更貼近實際,通用性、推廣性較強。
2.基于算法新穎,且計算方便;基于考慮相對全 面,仿真結(jié)果合理性較強:基于算子和的評價模型比較明確,得到的因素權(quán)重口信度比較高。
3可視化界面形象逼真,操作簡便,便于推廣:
4.一個模型通過對實驗數(shù)據(jù)的分析不僅使問題得到了一定程度上的解決,而且還能迅速掌握了實驗數(shù)據(jù)的特點為建立更合理的模型提供了參考經(jīng)驗。
5.模型對于數(shù)據(jù)分布及樣本量、指標(biāo)多少無嚴(yán)格限制,既適于小樣本資料,也適于多評價單元、多指標(biāo)的大系統(tǒng),較為靈活、方便。
6.可操作性強,適用范用廣泛,基干可能度的模型比較明準(zhǔn),得到的因素權(quán)重可信度比較高。模型安排方案具體,在模型的基礎(chǔ)上進一步細(xì)分提出了較為好的方案。模型提出了一個通用指標(biāo),可廣泛應(yīng)用于其它領(lǐng)域。
7.模型可靠性高,所采用的研究方法移植性強,但所求得的估計值可能存在一定偏差。模型對函數(shù)的構(gòu)思存在一定的獨到之處,引入了非線性規(guī)劃,但是模型檢驗方式較為復(fù)雜。
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