熵权法是一种客观赋权方法。
在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。

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本资源统计了15个城市的空载率、出租车万人拥有量、主城区人口、城市拥堵率、经济发展水平GDP、出租车月营业额，里程利用率等数据。
并介绍了求解当中所需的熵权法。
还添加了北京、西安、南京、成都四个城市的时间2016年8月6日-12日每日0点-12点内的五种统计信息。
信息解释为demand（打车需求量）distribute（出租车分布）money（车费）response（被抢单时间）satisfy（打车难易度）五种信息。

c#实现的熵权法计算权重。
并计算最终综合得分，有需要的人可以参考

熵权法EXCEL实例.通过EXCEL实现熵权法计算,获得汽车选购评分体系

熵权法是一种客观赋权方法。
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matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

functionweights=EntropyWeight(R)R=[11362.520.090.160.46248826.9361764.001175.4613945.940.090.120.46366749.7567492.002006.306494.100.090.180.46575484.1355450.003179.812786.580.090.370.46240453.2247127.001007.703652.310.090.310.4675097.8156304.00327.206912.910.090.160.46644265.2962325.003026.292935.470.091.530.4658023.3636317.00524.052391.790.090.500.4685780.5037608.00648.447819.170.090.780.46177058.9233394.001017.591853.590.090.530.46111322.0238794.00602.381808.170.090.570.46190963.7540598.00602.522589.790.090.460.4621279.5442350.00193.813376.000.090.470.4636360.1133247.00186.122579.290.090.590.4647103.2335117.00170.412619.820.090.540.4639441.3333878.00173.001891.670.090.620.4626745.3535603.0089.499801.850.090.540.3346605.9968322.00477.372086.820.090.540.3346392.1259776.00214.724778.780.090.540.3346602.1781910.00476.953513.290.090.540.3346524.1959876.00370.503403.710.090.540.3346441.9680160.00276.551868.820.090.540.3346337.3665905.00153.0413158.740.090.540.3346670.4665627.00793.2614141.250.090.540.3346726.5765660.00905.819218.840.090.540.3346601.1064136.00706.1012796.400.090.540.3346687.5259946.00826.545986.840.090.540.3346725.6361338.00932.114530.300.090.540.3346532.3553579.00569.9816752.880.090.540.3350614.5677166.007292.017057.390.090.540.3346497.6257925.00517.085511.340.090.540.3346540.3359071.00566.652281.520.090.540.3346428.4550660.00443.3534128.950.081.010.3618758.9421599.00142.4534741.390.081.010.3618759.6121599.00142.4524750.510.081.010.3618757.3421599.00142.4535925.810.0

本代码可以实现在Excel中自动计算熵权法权重，可以呈现每一步的计算结果

熵权法用于客观评价常用工具，matlab编码可迅速完成熵权计算

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。