平。

这种创新思路称为方法的协同。

如，某项研究使用整合移动平均自回归模型（ARIMA），拟合数据，建立模型。

但对残差进行分析，发现存在异方差现象。

于是改进方法，采用ARIMA+ARCH模型，对数据重新拟合，可以解决异方差问题，并提高模型拟合水平。

这就将ARIMA与ARCH两种方法进行结合的创新。

又如，某项研究旨在对问题进行综合评价，但因为某种原因经典的综合评价方法存在问题，需要对原始指标进行模糊化处理，再进行综合评价，从而解决了问题。

这就是综合评价和模糊数学的协同合作而产生的创新。

12、方法的并举有一句谚语叫「方法总比问题多！」对于一个问题，可以解决它的方法是多种的。

相对于旧方法，采取新方法解决问题，就是一种创新。

如，对于多指标综合评价这个问题，可以采用变异系数综合评价方法，也可以采取topsis综合评价方法、数据包络分析（DEA）等多种方法。

再如，对于一个预测问题，我们既可以采用广义线性回归、也可以采取时间序列回归、SVM等多个其他模型。

在解决问题的方案库中，每增加一种方法，就是一种创新。

当然，第一个解决问题的研究，是最有创新价值的。

后续研究，一般应将新方法的解决效果与旧方法进行比较。

13、推广（新技术的直接作用）科学研究像劈竹子一样，简单的问题总是迅速得到解决，复杂的问题像竹节一样卡住研究者。

一旦出现新技术，研究者解决了复杂问题，然后推广应用新技术，势如破竹。

如，由于交通事故数量少，达不到某些研究的样本量需求，局限了研究的发展。

但后来有人提出了交通冲突技术，用交通冲突替代交通事故。

交通冲突既可以替代交通事故，用来描述交通安全水平，同时又因为样本量大，满足研究的样本需求。

这样，就极大促进了交通安全研究。

又如，传统的分类模型，主要有二元logistic模型和判别分析。

但它们不能处理非线性的、高维、局部极小、样本量小的数据。

而支持向量机（SVM）模型能够处理这类数据。

因此，1992年，支持向量