今天鞋百科给各位分享灰色关联分析模型步骤有哪些的知识，其中也会对灰色关联分析法(灰色关联分析法用什么软件)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

灰色关联分析法,具体的例子说明如何运用灰色关联分析法

灰色关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”作为衡量因素间关联程度的一种方法。计算步骤：
（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。
（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理
（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）
（4）求关联度ri
（5）排关联序
你是想对制造业信息化进行投入产出分析是非常有意义的，也具有一定难度。并想利用灰色关联法对制造业信息化进行投入产出分析，关键是能否应用？有无结合的必要。从你设置的20个因素主要体现企业信息化在软硬件设施投入、信息化资金投入、信息化人力资源投入、网络建设投入、信息安全投入、企业电子商务投入等信息来看，考虑的比较全面，那么制造业信息化的产出是什么也要很好的考虑，然后再对制造业信息化进行比较全面的投入产出分析。
信息化的投入到底能够给企业带来什么回报，是所有的企业决策者在做出信息化投入决策之前最关心的事情。你需要考虑信息化所带来的有形和无形的收益。一般讲，信息化投资带来的回报主要体现在两个方面：为企业带来收入的增加和成本的降低，因此可以简单地描述ROI的计算，公式为：ROI=(节省的成本+增加的收益)/方案投资，或者ROI=回报/在规定的时间内如1、3、5年内的投资总额， 但是在今天愈加复杂的企业环境下，实际的ROI计算要比上述公式复杂得多。在计算ROI的时候，投入的成本容易计算，但是带来的收益较难预测，但可以分析。产出的多少不仅依赖于投入的多少,还依赖于投入产出的效率。提高投入产出效率，可以在信息化投入相对有限的情况下提高信息化水平。可以考虑制造业信息化的投入对企业产出及效益的投入产出效率、综合有效性、纯技术有效性、规模有效性和规模效益都可进行分析。制造业信息化是以信息化带动工业化的突破口,是提高我国制造业国际竞争能力的客观需要，故你要抓住对制造业信息化进行投入产出分析这个主题下功夫。
至于灰色关联法主要是利用“灰色关联度”来衡量因素间关联程度的一种方法，对你分析的主题似乎作用不是很大。如你要考虑制造业信息化对国民经济发展的关联问题，最好运用投入产出理论，利用编制的投入产出表计算，可揭示深层次的制造业信息化投入产出技术经济联系。见解不一定对，请你考虑。祝你成功！

灰色关联度法的应用

灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。简言之，灰色关联度法的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度法对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。灰色关联度可分成“局部性灰色关联度”与“整体性灰色关联度”两类。主要的差别在于局部性灰色关联度有一参考序列，而整体性灰色关联度是任一序列均可为参考序列。关联度分析是基于灰色系统的灰色过程, 进行因素间时间序列的比较来确定哪些是影响大的主导因素, 是一种动态过程的研究。

如何用excel实现灰色预测步骤

1、先打开表格软件，编辑一张表，如下图，可以将数据按两列书写，也可按两行书写，这里将两组数据按两列填入表格。

2、选中表中数据区，不包括第一行x、y内容，然后切换到插入页，点击图表选项，根据所选数据，进行曲线绘制。

3、此时会弹出曲线类型设置框，这里找到散点图，位置如下图，先不用编辑具体格式，直接点击下方确定，初步绘制图形。

4、这样即可生成点图，通过比较点的具体坐标可发现，表中第一列数据作为横坐标，第二列则为纵坐标，所以需按此顺序输入数据。

5、点击图中某一点后，右击鼠标，即可找到趋势线选项。

6、然后同样点击新添加的直线后，右击，找到该趋势线属性项，如图，找到后点击，进行格式设置。

7、下拉在偏上位置可进行趋势线类型设置，不止是使用直线，这里勾选对数；最下方，还有显示公式项，勾选该项。

基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用

多属性决策方法己经成功地应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中。人们时常要面对众多指标，从许多可供选择的方案中做出决策，也就是要对所有的方案进行比较、排序或择优。对多属性决策方法进行系统深入的研究对于解决实际问题具有重要的意义。本文在深入分析主成分分析、理想解法等经典决策方法的基础上，引入灰色系统理论，基于灰色关联分析提出了几种决策模型，为贫信息环境下的决策问题提供了几点新思路。
基于灰色关联分析系数矩阵和理想解法，提出了一种新的理想解法。该方法以原始数据样本与理想方案之间的灰色关联系数矩阵为新的决策矩阵，利用理想解法对方案进行排序。克服了传统理想解法仅仅基于原始数据，难以挖掘数据内在规律的缺点，为有限样本条件下的决策问题提供了一种新思路。
将主成分分析和灰色关联聚类分析相结合提出了基于灰色关联聚类分析和主成分分析的决策方法，在进行多指标分析和评价的过程中，首先对指标进行灰色关联聚类分析，将指标分成若干可以定义的类，每个聚类代表同一类指标；其次对每个聚类进行主成分分析，提取主成分，获得该类指标的主成分集合；最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合，形成既反映全体指标信息又体现指标聚类差异性的综合指标。通过一个算例说明该方法计算方便，客观合理。
引入灰色系统理论对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展，提出了一种基于组合权重的灰色关联理想解法(GC-TOPSIS)。首先利用AHP和熵值法对决策指标进行组合赋权，其次依据灰色关联分析理论，以灰色关联度为决策单元构造GC-TOPSIS模型，最后通过一个供应商选择的实例验证了方法的有效性和可行性。
建立了基于灰色关联度和理想解法的决策方法。该方法将欧氏距离和灰色关联度有机结合，构造了一种新的相对贴近度以实现对方案的评价。新贴近度同时反映了方案与理想方案和负理想方案之间的位置关系和数据曲线的相似性差异，物理含义更加明确。最后仍然通过供应商选择的示例进一步说明了方法的应用步骤。
硕士研究生：孙晓东(管理科学与工程)指导教师：胡劲松教授