【摘 要】
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针对传统AHP中专家权重确定方法的局限性,本文提出一种基于利益相关者视角的专家权重确定方法对AHP进行改进。首先计算专家之间的利益相关系数,然后依据评价值矩阵得到所有专
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针对传统AHP中专家权重确定方法的局限性,本文提出一种基于利益相关者视角的专家权重确定方法对AHP进行改进。首先计算专家之间的利益相关系数,然后依据评价值矩阵得到所有专家的综合评价值,进而确定每一位专家在专家群体中的评价权重,最后将传统AHP所得指标权重与专家评价权重进行加权平均即得各指标的综合权重。再以改进AHP得到的评价值作为先验样本进行BP神经网络的训练与测试,得到可供推广的分类器。以建筑企业循环经济评价进行实证研究,结果表明构建的改进AHP-BP神经网络模型所得评价结果较已有方法更为准确可靠。
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