综合评价方法中的最优无量纲化模型研究

针对综合评价过程中无量纲化方法选择盲目性较强的问题,文章首先引入综合评价结果优良性的度量指标,优化综合评价结果稳定性和区分度的度量函数,建立无量纲化有效性的统计检验方法;其次,以无量纲化有效为主要约束条件,分别以稳定性最高、区分度最高以及稳定性和区分度均最高为目标函数构建三类最优无量纲化模型,分析大平移尺度和小平移尺度约束条件对最优无量纲化模型的影响;最后,通过大量的数值模拟实验研究了6种常用综合评价方法中的最优无量纲化模型,并对结果进行深入分析。研究发现,大平移尺度约束下几种综合评价方法中的最优无量纲化结果均不同于现有无量纲化方法,小平移尺度约束下的最优无量纲化与均值化较为接近,但不完全相同;经过不断优化后的稳定性函数和区分度函数能更科学地度量综合评价结果的稳定性和区分度大小,无量纲化有效性的统计检验方法能准确判断指标间的量纲差异是否被有效消除;综合评价方法、目标函数和约束条件不同时所对应的最优无量纲化结果不同。

无量纲化方法选择及最优无量纲化方法构建

文章针对综合评价过程中无量纲化方法难以选择的问题,首先,基于分布特征不变性和变异特征不变性对无量纲化方法进行初步筛选,结果发现,只有伸缩法能同时保持指标的分布特征和变异特征不变;其次,构建无量纲化有效性的统计检验方法,并检验各种伸缩法的有效性,结果发现,并非所有的伸缩法都能有效消除指标间的量纲差异;然后,建立无量纲化信息损失速率的度量模型,提出无量纲化方法选择的主要步骤,并以无量纲化应在有效消除指标间量纲差异的情况下尽可能减小指标内的信息损失速率为原则,构建一种最优无量纲化模型;最后,通过大量的数值模拟实验来进行无量纲化方法选择,并求解最优无量纲化模型。结果发现,基于以上步骤能更加科学准确地进行无量纲化方法选择;构建的最优无量纲化方法不同于任何一种现有的无量纲化方法,其不仅可以有效消除指标间的量纲差异,而且可以防止对数据的过度处理,造成不必要的信息损失。

Winkler地基梁动力学系统的无量纲化与参数识别

为简化Winkler地基梁动力学系统的双参数识别计算,提出一种新无量纲方法,通过对系统时间、空间坐标进行线性变换,实现动力学方程系数的彻底归一化,得到与系统参数解耦的广义频率方程,发现频率、频率比仅由无量纲梁长决定的本质.提出基于频率比互等关系的双参数识别算法,该算法通过对广义频率方程进行一次求解即可在相应边界条件下得到频率、频率比关于无量纲梁长的预解集,在得到该系统任意两阶实测频率后,即可依托于时间、空间还原系数所建立的线性转换关系实现对双系统参数的定解.较之于传统双参数识别算法,该算法具有两个特点:(1)识别计算仅涉及单变量超越方程的求解与线性转换,避免了双参数超越方程组的非线性迭代问题,可使识别计算得到有效简化.(2)任意系统参数值的变化仅影响时空、空间还原系数的大小,预解集具有适用于系统参数值任意变化的一般性,可有效避免因系统参数值改变而导致重复迭代的情况,实现了解的一般化.

基于无量纲化思想的柔性恒压储气装置优化设计

针对柔性恒压储气装置储能特性与材料变形、结构尺度之间的复杂相关性,提出一种无量纲化的结构改进设计方法,以描述储气装置的压力及能量变化规律。从橡胶的本构模型着手,利用有限元仿真思想研究应变能转换机制,分析结构参数与储能特性之间的关系。搭建储气装置充放气试验台,针对不同结构参数及压力工况,进行储气装置的能量变化规律验证。采用仿真及实验相结合的方式,研究尺度变化对能量特性的影响规律。为优化储气装置结构以及应用方面的研究奠定了理论基础。

基于数据分布特征的分层无量纲化方法及其均衡性分析

分层无量纲化方法能够有效去除指标量纲影响的同时解决异常指标造成的数据分布不均衡､区分度低等问题.然而,该方法的使用需要人为指定区间数,使得无量纲化结果受人为因素的干扰,失去客观性.针对该问题,考虑原始数据的分布特征,提出了密度分层无量纲化方法.该方法按照数据分布的疏密程度进行区间划分,客观确定分层级数,同时兼顾分层无量纲化方法的优点,计算相对简单且减少了人为干扰.此外,通过随机模拟发现,该方法对于异常值具有较好的抗干扰性,且无量纲化结果的均衡性受原始数据规模影响.

线性无量纲化方法在群体评价中的扩展及选取

无量纲化处理是开展综合评价的基础,目前线性无量纲化方法很少考虑群体评价的情况。本文针对常用的6种线性无量纲化方法直接应用到群体评价中不能保证各评价者评价信息横向大小顺序的问题,首先对问题进行界定,并对6种线性无量纲化方法进行了扩展;其次进一步分析了扩展后的线性无量纲化方法的性质,并针对群体评价问题引入“横向单调性”和“变量单一性”两个性质,为线性无量纲化方法的设计研究提供重要的参考;再次以无量纲化后的数据最大程度的保留原始信息为原则,针对不同的赋权方法,给出线性无量纲化方法选择的建议;最后,用一个算例检验了方法的有效性。

含植物明渠紊流流速分布无量纲化方法及流动分区

基于流速分布曲线的几何特点,提出一种新的无量纲化方法,结合水槽实验数据的回归分析,对含植物明渠紊流流速分布律及流动分区进行了研究。基于流速梯度变化率的特点,确定两个特征高度,采用特征高度、特征高度位置处的流速、水深、最大流速4个变量定义了新的无量纲流速和高度,对实验得到的流速数据进行无量纲化处理,进一步拟合得到流速分布律。结果表明,提出的无量纲流速在自由水面附近呈对数分布,对数分布律区域以下到床面的区域可用4段函数表示。根据分布律适用的区域明确流动分区边界,发现边界高度与特征高度并不重合,但和混合层的上下边界近似相等。与其他研究的对比表明,提出的无量纲化方法和流速分段函数分布律以及流动分区对速度描述有效,具有较好的适用性。

综合评价中异常值的识别及无量纲化处理方法

针对综合评价中的异常值现象,讨论了原始数据中是否存在异常值、若存在异常值该如何识别异常值以及对含有异常值的评价数据如何进行无量纲化处理三个问题。关于异常值的判断与识别,给出了以"中位数"为参考点,通过比较排序后两端数据偏离中位数的距离的处理思路。对含有异常值的评价数据的无量纲化处理问题,基于常用的"极值处理法",通过分别指定异常值和非异常值无量纲化取值区间的方式,提出了一种分段的无量纲化处理方法。最后,通过与已有文献异常值识别及无量纲化处理结果的对比分析,验证了本文方法的有效性,发现本文给出的方法能够实现对异常值的适度筛选,且能够提升无量纲化数据分布均衡性。

服从不同分布数据的无量纲化方法研究

无量纲化的优点是能缩小指标间的量纲差异,缺点是容易造成原始信息损失,科学评价无量纲化方法的利弊有助于寻找不同分布中的最佳无量纲化方法,提高数据的处理质量。文章分别构建无量纲化效果和信息损失情况的评价指标,通过数值模拟实验来比较不同分布中各无量纲化方法的效果和信息损失速率。结果发现,无量纲化过程中利弊并存,不同分布数据适用的无量纲化方法不同,需要综合考虑数据的分布特点和研究的需要来选择无量纲化方法,其中线性无量纲化不改变数据的分布特征,伸缩法不改变数据的变异性,平移法不改变数据的差异性大小,归一化和规范化的无量纲化效果较好,但信息损失速率较快。

动态综合评价中的无量纲化方法

指出现有动态综合评价方法中采用静态无量纲化方法在处理时序数据时会消除数据中隐含增量信息的问题,针对该问题,提出了3种基本的改进方法,分别是标准序列法、全序列法及增量权法,并用一个算例对不同改进方法的特点进行了分析.结果显示,若对横向信息或纵向信息无特殊的主观偏爱,全序列法是一种简便直观且易于理解的改进思路,能够很好地拓展至各种静态无量纲化方法中,并能充分保留方法原有的数值特点,建议优先选用.另外,提出的思路可推广至动态非线性无量纲化问题中.

原始数据无量纲化处理对灰色关联序的影响

针对在灰色关联度计算过程中的几种数据无量纲化处理方法存在的问题 ,研究了确定灰色序合理性的原则和方法 ,在灰色关联度计算方法确定的情况下 。

无量纲化方法的选取原则

采用不同的无量纲化方法进行评价数据预处理时,会得到不同评价结果,以拉开档次法为例,分析了选取无量纲化方法的原则。构建了选取无量纲化方法的3个原则,即变异性、差异性和稳定性原则;选用数值仿真方法对3条原则进行了分析;最后,得出线性比例法是适合于拉开档次法的最佳无量纲化方法的结论。该研究思路可推广至其他综合评价方法选取适用的无量纲化方法的相关研究。

无量纲化方法对拉开档次法的影响分析

基于以往文献分别对拉开档次法及对无量纲化方法进行的各自独立的研究,从解的唯一性和有效性、被评价对象间的局部差异和整体差异等角度出发,分析了几种常用无量纲化方法对拉开档次法的评价结果及评价效果的影响,并据此给出了在拉开档次法中如何科学合理地选择无量纲化方法的依据和建议,最后通过算例分析对结论进行了检验.

线性无量纲化方法的性质分析

在对多种线性无量纲化方法特点分析的基础上,给出了"理想无量纲化方法"应该满足的一些性质,并证明了"理想无量纲化方法不存在"的结论。提出了"构建逼近理想性质的复合无量纲化方法"的思路,并构造了一种优良的复合无量纲化方法——"极标复合法"。提出了指标无量纲化过程的稳定性问题,着重分析造成结果不稳定的"指标数据分布"方面的原因,并给出了一种针对线性无量纲化方法的改进型。

线性无量纲化方法的结构稳定性分析

针对多种无量纲化方法共存却无统一的优劣甄别标准问题,对几种常用的线性无量纲化方法的稳定性进行分析,在此基础上,提出了一种新的无量纲化方法。界定了稳定性分析视角为噪声干扰,即异常值的出现对于数据无量纲化结果的影响;对无量纲化方法的稳定性测度进行了定义,并基于蒙特卡罗仿真的思想给出了对无量纲化方法稳定性进行测度的标准仿真策略,据此对无量纲化方法的稳定性进行分析及比较,并给出相关结论;在此基础上,提出了一种新的且具有较高稳定性的无量纲化方法。

熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨

在综合评价中,基于"差异驱动"原理的熵值法得到了广泛的应用,随之而来的是应用各种无量纲化方法对其进行改进。由于无量纲化方法有其各自的特点和适用范围,因此其各自的改进熵值法不可避免地存在优良性差异。文章通过理论推导与实证分析,对各改进熵值法的优良性进行探讨,最终得到最优的方法——极值熵值法,即极值处理法和熵值法的结合。

指标无量纲化方法对综合评价结果可靠性的影响及其实证分析

文章认为无量纲化方法的合理性取决于运用该方法对被评对象进行等级排序的合理性。根据序号总和理论,在逐步探寻合理等级排序依据的前提下,可以根据各无量纲化方法所做的等级排序与合理等级排序的等级相关系数来进行无量纲化方法的优选,并通过实证分析得出了相应的结论。

非线性无量纲化插值分类的一种新方法

文章通过对已有线性无量纲化方法的研究,及对异常点的分析,指出线性无量纲化方法的不足,并结合现有非线性无量纲化方法,归纳出非线性无量纲化方法的三种类型并说明了其特点。同时提出了一种新的非线性无量纲化方法,即基于反三角函数的无量纲化方法,并进行了相关实证研究。

县(市)地震应急能力综合评价中指标无量纲化方法探讨——以云南省为例

基于综合评价方法对县(市)地震应急能力进行评价的先决条件是将采用的指标标准化。目前,尽管数据标准化方法多样,但对于不同指标标准化方法的优劣选取尚无统一的评判标准。在利用综合评价方法评价具体对象的相关研究中,对于标准化方法的选择通常是根据评价对象的性质和选取指标的特点采取具体问题具体分析的策略。本文以云南省125个县(市)的相关指标数据,采取不同的指标无量纲化方法计算县(市)地震应急能力综合指数,对比研究不同的综合评价结果差异,对县(市)地震应急能力综合评价模型中的指标标准化方法进行初步探讨。

基于正态区间估计的改进型无量纲化方法

针对综合评价指标无量纲化问题,现有方法虽然考虑了评价的实际需要,但没有考虑评价值异常点对综合评价的影响,以致可能出现某个评价值异常性较大,而导致评价错误的结果。提出了一种基于正态区间估计的改进型无量纲化方法,利用正态区间估计的方法给出异常评价值的定义规则和处理规则,按照规则对评价值异常点进行辨识和修正,采用标准化方法对评价值进行无量纲化,提高评价值之间的区分度。经算例分析表明,该方法可行有效。