基于模糊DEA/AR模型的工程项目综合评标法

基于模糊DEA/AR(数据包络分析/保证域)模型建立的综合评标法对工程项目投标企业进行评标分析。以国内学者看法较为一致的工程项目评标指标体系作为两个输入因素:商务评审因素和技术评审因素。建议以形成的固定资产价值和固定资产形成率作为输出变量,采用LINGO软件计算得出各投标单位的评标结果相对有效性上下界,据此得到各投标商的评标结果相对模糊有效性的排序结果,由此判定各投标商的投标优劣程度:模糊有效性的排序指标I(槇Ei)越大,则说明投标单位的效率越好,反之越差。以5家承包商为实例进行投标分析,有针对性地选择效率较高的单位。并且在谈判过程中,综合比较各承包商实际水平,这对于选择投标商、提高合同谈判质量具有重要价值。

广义加法模糊DEA-BCC效率评价模型及应用

文章针对DEA模型无法解决决策单元投入产出指标中含有负值、模糊值的问题,引入模糊逻辑理论,改进经典加法DEA-BCC模型,构建广义加法模糊DEA-BCC效率评价模型。该模型按照模糊规则计算目标函数、重建数据前沿面的构造方法以扩大数据前沿面边界,这使其可以处理投入产出指标中的负值与模糊值。最后用京津冀都市圈13个城市公共文化服务效率评价的案例,验证该模型的科学性与有效性。

基于模糊C-OWG算子的模糊DEA模型求解

把Yager和Xu提出的连续区间数据OWG(C-OWG)算子进行拓展,定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子,并研究了它的一些性质。在保持数据一致性的前提下,基于FC-OWG算子,研究了模糊数据包络分析(FDEA)模型向确定型DEA模型的转化问题,并进行了求解。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。

基于AR模型的人体脉象信号模糊聚类研究

根据一种新的模糊聚类方法 －Ｆ－ＰＦＳＲ（Ｆｕｚｚｙ Ｐｓｅｕｄｏ Ｆ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｒａｉｏ）聚类法，对人体 脉搏声信号（脉象信号）进行了聚类识别研究．首先对脉搏声信号作８阶ＡＲ模型拟合，模型系数 构成信号的特征集，其次采用Ｋ－Ｌ变换对特征集进行了压缩，最后对临床实测脉象信号进行了聚类 分析．实验结果表明，本文的聚类方法是可行和有效的．

模糊AR模型的两步机会规划多期决策

利用系数为对称三角形模糊数的模糊AR模型预测投资收益,以模糊收益中值的协方差衡量投资风险,在引入流动性约束的条件下,拓展MARKOWITZ的单期均值-方差模型为多期模糊投资规划,每期期末利用改进的清晰化公式将预测的模糊收益转化为清晰的投资收益,构造出一个两步机会规划寻求投资收益和投资风险的Pareto解。采用含遗传交叉变异因子的粒子群算法求解。对上证50指数中的32只股票进行实证分析,并利用离散多期均值-方差模型检验所提出模型的有效性。检验结果表明:两步机会规划模型的最优投资组合的投资收益落在模糊收益值的允许区间之内,且其预测误差较小;在相同投资收益约束条件下,两步机会规划模型可以比多期MV模型承担更低的投资风险。

风险因素对我国商业银行效率影响的实证研究——基于模糊DEA模型

利用不良贷款率、资本充足率和逾期贷款额对投入产出进行风险调整,构造了模糊SBM和Super-SBM模型,并运用该模型求解出基于截集的区间效率值,以此来分析风险因素对效率的影响。结果表明:风险因素对2015年我国13家商业银行效率都有不同程度的影响,并且随着风险因素的缩小,效率变动的幅度缩小;股份制商业银行普遍比国有商业银行受风险影响程度高。

基于改进DEA模型的能源企业碳减排效果评估分析

为提高大型能源企业的碳减排效率评估准确性与合理性,解决评估过程中存在的期望产出与非期望产出比例变化、非期望产出、动态变化、模糊投入的不确定问题,利用超效率SBM DEA模型、Malmquist指数和区间二型模糊数,构建改进DEA模型对碳减排效率进行评价,并对某电力能源集团进行2020—2022年度碳排放效率评价。结果表明,2020—2021年,得益于规模效率的提升,该集团碳减排效率呈上升趋势,但平均纯技术效率和技术进步均有所降低;2021—2022年,受集团重组和生产计划调整的不合理性,导致集团碳减排效率降低,但纯技术效率和技术进步率有所提升;华中地区碳减排效率整体上均呈上升趋势,但还是要注意缩减不必要的生产规模,同时加强碳管理水平投入要素的管理;华东地区碳减排效率变化很小(均在1左右),需要寻找碳排放突破点以提升整体生产率;华北地区碳减排效率由上升转为降低,需要重视企业管理和生产组织结构的改革;西北地区碳减排效率由上升转为下降,需要重视企业管理,同时淘汰落后产能;东北地区碳减排效率由上升转为下降低,需要对落后产能进行淘汰。

基于模糊综合评判方法的DEA模型

利用数据包络分析和多目标规划的有关理论 ,对模糊综合评判方法进行进一步探讨 ,给出一个建立在模糊综合评判过程基础上的 DEA模型 ,该方法不仅能够增强模糊综合评判结果的客观性 ,更重要的是它可以找出模糊综合评判中较差单元无效的原因 ,并能为较差单元的改进提供许多有用的信息。

基于模糊修正DEA模型的通信系统方案选优

针对通信系统方案选优问题属于多输入多输出,且指标量纲不一致的特点,提出了基于带输入"偏好"和引入输出模糊修正的DEA(data envelopment analysis)评估模型。该模型对客观性较强的DEA模型引入对输入"偏好"和引入模糊隶属度对输出进行模糊修正,同时建立通信系统方案评估指标体系,该模型克服了输入和输出指标间的相互制约,使得评选结果不仅具有客观性,同时也体现了决策者的主观性。仿真结果表明该模型是科学、合理的。

体现决策者偏好的模糊DEA模型及其应用

在模糊DEA模型的基础上,引入模糊数的加权平均值,建立了一个可以体现决策者风险偏好的模糊DEA模型.通过对此模型的求解可以实现决策者在不同乐观程度下对决策单元的评价.最后,通过对几家超市的效率评价的实例分析,验证了该模型的优越性.

三角直觉模糊DEA模型优选应急控制系统

针对专家在复杂应急控制系统选择过程中的输入和输出偏好可能具有直觉模糊信息的特性,构建了评价信息为三角直觉模糊数的DEA决策算法。首先,分别在乐观和悲观环境下构造了三角直觉模糊DEA模型,并借助于三角直觉模糊数的期望得分函数将三角直觉模糊DEA模型转化为易于计算的线性规划模型,从而得到每个DMU的乐观和悲观效率;其次,为了提高区分DMU有效排序的效果,提出了三角直觉模糊超效率DEA模型对DMU进行全排序;最后,将乐观和悲观环境下的两种模型进行融合,构建了三角直觉模糊DEA决策算法,并将其应用于应急控制系统选择过程。

基于DEA模型的模糊评判方法在企业核心竞争力中的应用

在激烈竞争的市场中,运用合理科学的方法对企业核心竞争力进行评价是非常重要的。本文提出了基于DEA模型的模糊评判法对企业核心竞争力进行评价。

用改进的模糊AR(p)与指数平滑组合模型预测油田产油量

在模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念,并由此建立了平滑权重对时间序列能够适应的新的指数平滑模型,较完整地解决了传统模型初值难以选取,平滑参数适应性差和系统预测偏差大等问题,从而较传统指数平滑模型有较高的预测精度.并将这两种模型结合起来构成新的改进的模糊AR(p)与指数平组合预测模型,并应用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型具有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.

DEA模型在含有Vague集的模糊多属性决策中的应用

现实中的不确定性处处存在,因此对模糊多属性决策问题的研究是十分必要的。Vague集同时考虑了隶属与非隶属两方面的信息,较全面地反映了决策方案和评价属性之间的相关性。当决策者无法给出对各属性的偏好时,就较难确定各属性的权重,这样就无法姣好地解决模糊多属性决策问题。由于利用DEA评价模型不需要提前给定各属性的权重值。因此为了更好地对决策方案进行评价,本文将DEA模型与Vague集相结合,利用DEA-C2R模型给出了解决含有Vague集的模糊多属性决策问题的一种评价方法。

评价风险评估方法有效性的DEA模型

决定信息安全评估结果是否科学有效的前提和基础是选择正确的风险评估方法,因此如何选择就成为关键。该文将模糊综合评价方法和数据包络(DEA)方法相结合,提出一种筛选评估方法的数学模型,用于评价风险评估方法的有效性。该方法充分考虑评价指标的客观性,从工程的角度综合计算进行风险评估活动的投入与产出,从定量的角度考察风险评估的评估效果,该方法具有良好的可操作性,为风险评估人员筛选更有效、科学、合理的评估方法提供一个具有实用价值的数学工具。

基于高阶累积量的AR参数-模糊聚类法及应用

自回归模型(autoregressive model,AR模型)是常用时序分析方法,包含了重要的系统状态信息,但一般适用于平稳过程,而真实信号多为非平稳非高斯信号,采用特别适用于非高斯信号分析的高阶累计量进行AR参数估计,以所得AR参数作为特征向量,以模糊聚类分析方法进行模式识别。将该方法应用于滚动轴承故障诊断,成功实现了滚动轴承故障类型判别与性能退化评估。

基于DEA和模糊聚类的城市群物流效率研究——北部湾和双三角城市群的实证研究

应用DEA模型对北部湾、长三角和珠三角三大城市群的物流发展进行分析评价,发现三大城市群的省会城市均处于规模收益递减和DEA无效状态,并且北部湾城市群物流发展效果相对最高。利用超效率模型对31个城市进行排序比较,北部湾城市中南宁排最前,崇左其次。利用模糊聚类分析发现,将31个城市划分为六组比较合适,并且对北部湾整体发展而言,可以借鉴珠三角的区域物流发展模式;对北部湾单个城市而言,将长三角城市作为模仿对象发展物流较为合适。

基于改进超效率DEA电力用户能效评估模型

能效评估是电力需求侧管理不可或缺的一部分,对电力用户进行能效评估能反映出电力用户整体的用电情况,并为全社会有效的实施节电方案提供理论依据。基于压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型提出了有效的多维度电力用户能效评估指标体系,包括3个一级指标和11个二级指标。利用直觉模糊熵法分析和超效率数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)相结合,提出具有直觉模糊熵法权重的超效率DEA评价模型,结合PSR模型的相关指标对具有代表性的多个电力用户进行能效评估,最后利用算例分析了该指标体系和评估方法的可行性。

AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用

着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测,提出了一种将经典的AR模型与T S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算,并与实测数据作了比较,表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度。