多指标综合评价模型：除了熵权TOPSIS，你可以考虑使用其他多指标综合评价模型，如层次分析法（AHP）、模糊综合评价法、灰色关联分析等。
非线性模型：传统的评价方法通常假设指标之间的关系是线性的，但在实际情况下，指标之间可能存在非线性关系。你可以尝试使用非线性模型，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等，来捕捉更复杂的关系。
基于模糊集的方法：模糊综合评价法可以处理指标的模糊性和不确定性。你可以引入模糊集理论，将指标的值转化为隶属度函数，然后使用模糊综合评价方法进行评估。
数据挖掘方法：数据挖掘技术可以帮助你从大量的数据中挖掘出有用的信息。你可以尝试使用聚类分析、关联规则挖掘、决策树等方法，来发现潜在的规律和关联。
基于机器学习的方法：机器学习算法可以通过学习历史数据中的模式和规律，进行预测和分类。你可以使用回归分析、决策树、随机森林等机器学习算法，来构建预测模型和分类模型。