DEA方法的改进模型在公路网规划方案综合评价中的应用

为解决以往公路网规划评价确定权重的问题,借助于DEA(数据包络分析)的C2R模型,建立综合评价模型.为避免评价结果"偏好"于某一或某类指标的现象出现,将专家调查和层次分析法结合在一起,为每个指标的权重设定范围,应用改进的C2R模型对2020年北京市公路网规划方案进行综合评价,结果表明:经过改进的DEA评价方法更加公正、客观、合理.     

基于组合评价方法的道路运输站场布局评价

提出了一种基于层次分析法(AHP)、数据包络分析(DEA)和灰色关联评价的道路运输站场布局评价方法。该方法首先利用AHP和DEA相结合确定指标权重,DEA的应用减少了确定权重时不确定的主观因素的影响。然后以灰色关联分析为中心模型计算出相对最优的关联度,从而实现对候选站场布局方案的优先排序。该方法综合了AHP、DEA和灰色关联分析三种方法的优势。最后通过应用实例说明了方法的有效性。     

熵权属性识别模型在电网公司综合评价体系中的应用

电网公司综合评价中各单指标的评价结果具有独立性,需要综合考虑各指标的属性.论文通过将熵值法与属性识别模型相结合,建立了电网公司综合评价的熵权属性识别模型,并运用熵值法来确定权重系数,能够避免权重确定的主观性问题.通过一范例对该识别模型进行分析,结果合理,计算简单.     

基于DEA的加权灰色关联分析方法

提出了一种基于数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简记DEA)的新的加权灰色关联分析方法。该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优势,以灰色关联分析为中心模型,以DEA模型为辅助模型,通过DEA模型来确定每一个子因素各点关联系数的权重向量,从而计算出相对最优的关联度,实现对各因素客观的优先排序。基于DEA方法的加权灰色关联分析方法既克服了确定权重时的主观性,又通过"非均一"赋权达到了优先序评价的"最优性",从而实现了分析结果的"公正性"。最后通过绿色产品的评价实例说明了方法的有效性。     

基于组合权重的嵌入式计算机综合性能灰色关联评价算法

文章针对嵌入式计算机的自身特点,建立了嵌入式计算机性能评估指标体系。同时,将组合赋权法和灰色关联度相结合,提出了组合权重的灰色关联评价模型。该模型将组合赋权法确定指标的权重系数代替灰色关联分析中的均值权重系数,用来修正各评价指标的差异,并对嵌入式计算机性能进行综合评估。实验结果表明,该方法有效地解决了部分指标信息不完全和部分指标信息模糊的问题,提高了计算机性能评估的可靠性,为今后嵌入式计算机综合性能的评价提供了有价值的参考。     

权重趋势系数模糊优选法在供水评价中的应用

为了实现跨流域调水系统中供水方案的合理选取,针对现有的模糊优选模型,通过引入评价指标的权重趋势系数,将主观权重与系统客观发展趋势有机结合,并考虑权重趋势系数对主观权重的修正,建立一个评价与优选跨流域调水系统供水决策方案的模糊识别模型.实际工程应用表明,所建立的模糊识别模型与相应的评价方法可行、实用,既考虑了决策者主观意愿、又考虑了事物的客观发展趋势,因而使方案优选结果更切合实际,并容易据水资源系统的未来供水需求实时修正评价指标的权重趋势系数,以优选出符合用水发展趋势的最优方案,该方法很好扩展与充实了只单纯考虑主观权重的现行供水方案评价体系.     

水资源承载力综合评价的熵权属性识别模型

根据水资源承载力分析的结构特点,在传统多目标分析决策技术的基础上,将熵值法与属性识别模型相结合,建立了基于熵权的属性识别水资源承载力评价模型,应用熵值法来确定权重系数,避免了权重系数确定的主观性问题,用一种新的方法进行水环境承载力评价.结合实际应用的结果表明,其评价结果合理,适用于水环境承载力评价.     

基于RBF网络的显示设计主观评价方法

主观评价指标权重的确定方法是人机界面评价中的一项关键技术,现有的人机界面主观评价方法难以摆脱个人和随机性因素的影响.提出的基于RBF网络的主观评价指标权重计算方法,利用人工神经网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中人机界面主观评价指标的权重规律中,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法定权的随机性因素影响.文中建立了基于RBF网络的光柱表人机界面主观评价模型;研究了主观评价的样本数量、扩展系数、网络模型精度三者之间的相互关系.对不同训练样本数的光柱表人机界面主观评价RBF网络模型的分析表明,采用80个训练样本可以得到令人满意的评价精度.     

高层建筑火灾安全模糊评价

将模糊数学中的综合评判模型与高层建筑中对火灾安全有影响的因子相结合,建立了高层建筑火灾安全评价的模糊综合评判模型.在该模型中对数据的处理、权重的选取、多层次的综合评判进行了方法上的研究.对某高层建筑火灾安全评价中的评价指标与等级的选取、评价指标标准的确定、权重的确定等进行了实例分析,给出了评价结果并对结果进行了分析.     

变压器电磁设计方案综合评估方法的研究

根据整体性原则建立了变压器电磁设计方案的评价指标体系.在分析变压器电磁设计方案及所选评价指标特点的基础上构建了评价模型,采用层次分析法计算评价指标的权重系数,采用灰色关联系数法得到评价指标的隶属度矩阵,将权重系数与隶属度矩阵模糊融合得到综合评价结果.最后选取多个实际变压器电磁设计方案对该总体方案评估模型进行了验证,结果合理.     

考虑环境因素的项目投资DEA效率测度

在评价项目投资效率时,需要考虑投入和产出的多个因素,常用的评价方法由于缺乏权重信息,应用上受到限制.数据包络分析（DEA）是用来评价具有多个输入、多个输出项目有效性的理想方法,可以满足这一需求.笔者剖析了数据包络分析（DEA）方法评价效率的内涵,针对测度时不符合DEA模型要求的输入、输出环境数据,引入了数据转换方法,拓宽了DEA的应用范围.以8个污水处理厂项目为例进行了投资有效性评价实证,评价结果表明有6个是投资有效的,2个是无效的.     

区间数据包络分析的主客观求解

根据是否需要决策者的主观判断，将区间DEA的求解方法分为主观方法和客观方法．定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系，基于此将区间DEA转化为一个确定型DEA，并求得给定满意度水平下的点效率值，此为主观方法．建立了求解每个DMU的最高效率值和最低效率值的确定型DEA模型，从而求得每个DMU的区间效率值，此为客观方法．分析了这两种方法在求解过程中所涉及到的数据一致性问题，即每一个DMU的区间投入或产出在确定型DEA中的所有出现要保持相同的投影点．     

军事地下防护工程DEA评价

对决策单元进行有效性评价只有在具有“可比性”的同类规划方案中进行才有意义;对受评单元进行DEA评价,不仅要求“有效”,而且必须“可行”;军事地下防护工程由于自身的特点既要引入决策者的主观偏好又要恰当地用权值表示;当受评单元被评价为非DEA有效时,先寻找其受评单元与“最小凸包”的距离－－“效用差距”,再通过优化方法使其成为DEA有效。     

基于多标准多目标线性DEA绩效评价研究

数据包络分析(DEA)是一种评价相对有效性的线性规划方法,在投入-产出效率分析中被广泛应用,尤其适用于具有多输入、多输出以及评价对象具有多元性特征的绩效评价中.但是传统的DEA方法用于绩效评价存在许多缺陷,如不能全面评价决策单元(DMU)的绩效水平,不能反映出决策者的目的和意图,而多标准多目标DEA方法的提出弥补了这些不足.根据对多标准多目标DEA基本理论与方法的研究,提出了改进多目标多标准线性DEA模型,通过实证分析说明改进模型的优越性,而且能够用于质量管理水平评价.     

建筑业效率评估和预测的区间DEA模型

当投入和产出数据为区间数时,传统的DEA模型转化为区间DEA模型。首先建立了求解每个DMU的最高效率值和最低效率值的确定型DEA模型,从而求得每个DMU的区间效率值。然后按区间效率值将所有决策单元分为三类,即区间DEA有效、区间DEA部分有效和区间DEA无效。将文中方法应用于10省建筑业的效率评估和预测之中,结果较传统的DEA模型更具柔性、更为合理。     

基于DEA方法的民办高校竞争力评价实证研究

运用数据包络分析法(DEA方法)对民办高校竞争力进行评价研究,构建民办高校竞争力评价模型,并选取了10所北京市民办高校作为评价对象进行竞争力评价实证分析和检验,验证了DEA方法评价民办高校竞争力的科学性和有效性。     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

模糊小波神经网络在现役油田玻璃钢管的运行风险评价

玻璃钢管受到环境和腐蚀等各种因素的影响造成各种管道事故.将模糊评价法、小波分析和人工神经网络理论有机结合,建立了基于模糊小波神经网络的在役玻璃钢管运行风险评价模型.该模型采用模糊评价法对风险因素的指标进行量化,将模糊系统的输出作为神经网络的输入,构造模糊小波神经网络并加以训练.通过选择合适的算法,设计相应的小波神经网络,进行实例仿真.仿真结果表明,该模型能够有效解决现有评价方法主观随意性大、结论模糊等不足,并实时动态再现专家评价结果,其最大相对误差不超过0.3779％.     

军用车辆修理社会化保障效益评价方法研究

军用车辆修理社会化保障效益评价目的是选取保障效益高、管理经验好的部队作为示范典型。由于一般数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）评价方法所确定的相对效益高的单元不能充分表明为实际效益高,因此提出一种改进的DEA评价方法（与标杆理论相结合的DEA算法）。该方法首先找出相对有效的决策单元,然后与虚拟标杆单元相比较,最终确定军用车辆修理社会化保障示范典型,并为效益低的决策单元提出明确的改进措施。     

基于信息公理的FMEA风险评估改进方法

针对传统失效模式影响分析（FMEA）风险优先数（RPN）计算方法存在的误差大、精度低等缺陷,提出了一种基于信息公理的FMEA风险评估分析方法。在传统FMEA风险因子专家评分的基础上,综合考虑了专家意见和风险因子的权重,通过信息公理将不同物理含义的风险因子转化为无量纲的信息量;以此为基础,将风险因子信息量加权求和得到失效模式的信息量,根据失效模式信息量的大小确定失效模式的风险顺序。算例结果验证了方法的有效性和可行性。