结构分析法

这是一个利用MATLAB编写的层次分析法程序，用于计算单层判断矩阵的权值。

AHP层次分析法操作指南 想要运用AHP层次分析法解决问题，你需要遵循以下步骤： 明确问题: 首先，你需要明确你想要解决的问题是什么，以及你期望得到的结果是什么。 建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层，代表你想要达成的目标。准则层位于中间层，代表影响目标的因素。方案层位于最底层，代表解决问题的可选方案。 建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素，你需要进行两两比较，并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵，用于计算每个元素的相对重要性。 层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，可以得到每个元素在该层级中的权

随着层次分析法的应用越来越广泛，Matlab程序成为其重要的实现工具。这份代码经过验证，确保您能顺利使用。

详细描述了AHP层次分析法的原理和操作流程，帮助读者深入理解该方法的应用及实施步骤。

灰色关联法的 MATLAB 封装，功能挺全，注释也清晰，用起来不费劲。适合建模比赛或者想搞数据的朋友，直接套用就行，节省不少时间。顺手整理了几个相关的学习资料，感兴趣的可以看看。

增量动力分析法通过对特定地震动输入设定一系列递增的地震动强度，并在每个强度下进行结构的弹塑性时程分析，得到地震动强度与结构性能参数之间的关系。通过统计分析不同地震动下结构性能参数与地震动强度的关系，实现对结构性能的评估。 增量动力分析法类似于动力推覆分析法，该方法的计算内容和分析步骤可用于评估高层混合结构的抗震性能。评估结果可为高层混合结构基于性能的抗震设计提供参考，也为增量动力分析在复杂高层结构中的应用提供基础。

PCA（主成分法）在 MATLAB 中的实现蛮实用的，尤其是对于高维数据时。它可以你简化数据，把复杂的多维数据转化成更少的维度，而这些维度能保留数据的主要特征。你可以通过 MATLAB 的 GUI 界面，轻松实现这一过程，甚至不需要太多编程经验。只需导入数据、设置参数，就能迅速看到降维结果。而且，图形化界面能让你直观地理解数据的分布，挺适合做数据的人使用。想让 PCA 操作更简单、更高效吗？GUI 方式是个不错的选择。操作也比较直观，非编程背景的同学也能用得上哦。

层次分析法（AHP），是美国运筹学家Thomas L. Saaty提出的多准则决策分析方法，通过比较矩阵确定各因素间的相对重要性。源码包括主程序AHPmain.m、权重计算AHP_Weights.m、辅助函数AHPfun.m、模型构建AHPmodel.m、特征向量计算AHP_Eigenvector.m、权重序列计算AHP_WeightsSequence.m、一致性比率计算AHP_CR.m和矩阵乘法函数matrixMult.m。这些源码可以帮助用户理解AHP实现过程，并根据需要进行参数调整。

这是我整理的数学建模学习代码，方便大家学习和使用。

AHP层次分析法：构建判断矩阵 在使用层次分析法（AHP）进行系统分析时，构建判断矩阵是至关重要的一步。判断矩阵用于表达决策者对同一层次因素之间相对重要性的判断。 判断矩阵的构建步骤： 确定评估因素： 明确要评估的因素，并将其归入不同的层次，包括目标层、准则层和方案层。 两两比较： 将同一层次的因素进行两两比较，评估它们之间的相对重要性。可以使用1-9标度法进行比较，其中1表示两个因素同等重要，9表示一个因素比另一个因素极其重要。 构建矩阵： 将两两比较的结果填写到判断矩阵中。判断矩阵是一个方形矩阵，其行和列代表同一层次的因素。 一致性检验： 对构建的判断矩阵进行一致性检验，确保判断的逻辑