【摘 要】
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Saaty给出的AHP方法只适用于决策属性较少情景,其原因是方法仅仅给出了15阶以内判断矩阵的平均随机一致性指标的检验临界值.发现在多因素、大数据环境下,Saaty方法的可靠性存
【机 构】
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海南师范大学数学与统计学院; 海南气候中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71361008);海南省重点科技计划(SQ2014YJJC0012);海南省南海气象防灾减灾重点实验室开放基金(SCSF201403)
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Saaty给出的AHP方法只适用于决策属性较少情景,其原因是方法仅仅给出了15阶以内判断矩阵的平均随机一致性指标的检验临界值.发现在多因素、大数据环境下,Saaty方法的可靠性存在一定的缺陷,不宜沿用.于是,将判断矩阵分解为一致性矩阵与扰动矩阵的Hadamard乘积,通过对判断矩阵的一致性与扰动矩阵之间的关系的研究,提出了一种基于概率统计与假设检验的判断矩阵一致性检验新方法,这一方法突破了决策因素个数的限制,在实例分析中取得了较好效果.
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