基于AHP层次分析模型的企业竞争力分析——以湛江冠豪高新企业竞争力为例

AHP层次分析模型能够层层深入决策问题的本质,将抽象的问题细化成多个具体的因素,使问题的分析变得简单、直观、可行和可比,所以它被认为是分析企业竞争力的一种有效而重要的方法。文章通过使用AHP层次分析模型设计出一个企业竞争力状况的评价模型。这个模型包含三个层次,将企业的竞争力分解为6个财务和非财务指标,然后,以湛江冠豪高新企业竞争力为例,进行分析评价,并揭示该企业的综合竞争力水平。在此基础上提出改善企业业绩、加强人力资源管理和加强创新机制等提升企业竞争力的政策建议。

基于AHP层次分析模型的教学质量评估方法决策

在高等院校不断扩大招生规模的背景下,高校教师教学质量问题也日趋突出。本文采用AHP层次分析模型,对温州医学院信息与工程学院的三种评教方法进行了综合评估。结果表明分科室评估方法最优,实事上该方法确实解决了教学质量评估中存在的一些问题。

基于层次分析模型的潜艇极低频电磁场贡献率评估方法研究

潜艇极低频电磁场作为目标探测的关键特征,其形成机制复杂多样,平台工况以及在水下所处位置都会对其产生很大影响。有效操控以降低潜艇的磁特征对于提升其磁隐身性能具有重要的意义。然而,当前各种因素对电磁场影响程度的研究尚不充分。为此该文提出一种基于层次分析模型的贡献率评估方法,旨在为有效操控提供理论依据。首先深入分析潜艇极低频电磁场的威胁成因,并建立相应的威胁层次结构模型。其次,通过仿真手段获取由不同成因产生的电磁场信号特征,并构建威胁矩阵和特征矩阵。最后,计算得到不同成因电磁场对总电磁场的贡献率,在尾部测线上,尾流磁场的贡献率占比最高,达到0.7649;径向测线上轴频磁场贡献率占比最高,并逐渐衰减,最终在150 m处低于尾流电磁场,并保持在占比0.5左右。仿真结果验证了该方法的有效性,可为潜艇极低频电磁场的综合主动控制策略研究奠定技术基础。

基于AHP模型的武汉市信用评级方法研究

近年来,中国地方政府债务规模过度膨胀的问题逐渐凸显,其风险敞口特征的改变使地方政府信用评级体系亟待完善。通过建构层次分析法(AHP)模型配置了武汉市各评级指标的影响权重,进而使用Stata软件对武汉市各评级指标在中国所有地级市数据中的分位点进行统计,最终结合武汉市的实际发展情况完成评级并提出建议。结合运用AHP模型与数据分析法的方式,进一步降低主观因素对信用评级过程的影响,对目前的评级体系进行优化,使信用评级结果尽量科学化、合理化。

层次分析法在家电选购策略中的应用

分析了购买家电的影响因素,将层次分析法(AHP模型)与家电选购结合起来,建立了以最高层为目标层、以中间层为准则层、以最底层为方案层的AHP模型。将AHP模型应用于空调选购方案决策中,所得结果与市场调查一致。

基于AHP模型的农业信息化发展策略

当前,信息资源的利用已成为全球提升综合国力、增强国际竞争力的重要方式。信息化是实现农业现代化的主要途径,也是农业现代化的象征。基于此,本文从中国农业信息化基础理论入手,建立农业信息化发展指标体系,从而深度剖析基于层次分析模型(AHP模型)的农业信息化发展水平,并提出具体发展策略。通过研究发现,农业信息化基建与农业信息化环境对农业信息化发展影响最为显著,农业信息化人力资源对农业信息化发展影响相对较弱。

基于GIS与加权信息量模型的城镇地质灾害易发性评价——以大新镇为例

大新镇位于资水中游河谷地区,境内地形陡峭,地质灾害沿河谷两岸多发,开展地质灾害易发性评价对大新镇地质灾害预测预报、防灾减灾具有重要意义。以大新镇1∶5万地质灾害详细调查数据为基础,选取坡高、坡向、坡度、工程岩组、构造、河流、道路7个评价因子,建立研究区地质灾害易发性评价指标体系;利用基于层次分析(AHP)模型和信息量(IV)模型改进后的加权信息量(WIV)模型对研究区开展地质灾害易发性评价,并以信息量变化曲线的突变点为分区阈值界限将研究区划分为低、中、较高、极高易发区;通过ROC曲线对评价结果进行检验,结果表明WIV模型得到的AUC值为0.745,IV模型得到的AUC值为0.712,AHP模型得到的AUC值为0.663,WIV模型相比IV模型和AHP模型评价精度分别提高了5%和12.3%,说明改进后的WIV模型评价精度较高,适应于小区域城镇尺度地质灾害易发性评价,评价结果对该区域地质灾害风险防治与管控具有指导意义。

广西与广东沿海湿地生态系统健康评价

湿地是重要碳库,开展湿地生态健康评价对保护湿地、实现“碳达峰、碳中和”目标具有重要意义。提出了一种基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)与层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型的湿地健康评价方法。首先,选取广西及广东沿海为研究区,运用GEE平台提取湿地信息并计算遥感指数;然后,利用PSR模型从三个准则层(即压力、状态和响应)选取了13个指标,构建广西与广东沿海湿地生态系统健康评价指标体系;最后,利用AHP模型确定各指标权重,以市级行政区划为评价单元,通过加权求和获取各市压力得分、状态得分、响应得分以及综合得分来评价健康状况。结果表明,本文方法切实可行,能为湿地保护及修复提供科学依据。

既有建筑绿色化改造项目子系统效能评估——以杭州UAD大楼为例

绿色建筑凭借其环保节能特点是近几年来建筑行业的发展趋势。但是基于我国既有建筑规模大、能耗大的现状,必须重视既有建筑绿色化改造的问题。由于改造过程常基于工程经验进行因此存在资源分配不当的问题,且工程项目本身与国家绿色建筑评价标准没有直接对应关系。因此作者利用AHP层次分析模型,结合2014年最新国家绿色建筑评价标准进行改造,得出基于国家绿色建筑评价标准的AHP层次模型,应用于不同改造案例的分析,得出数据为今后的改造项目进行有意义的指导。

基于柯氏模型的混合教学效果评价研究

随着网络教学的日益普及,线上教学得到了大力推广,课堂教学不再只在线下进行。开放教育存在着学生工作与学习之间矛盾突出,线上线下两种模式相结合的混合教学模式能打破时空约束,更易被学生和教师接受。为了更准确地评价混合教学模式的教学效果,该文引入了在评价领域发挥重要作用的柯氏(Kirkpatrick)四层次模型。实验将柯氏模型与评价中常用的层次分析法(AHP)模型进行比较。结果表明:混合教学效果评价体系中柯氏模型和AHP模型中各指标权重相当接近,柯氏模型具有较高的教学效果可信度,与AHP模型相比,柯氏模型更加清晰、简单。

基于层次分析下昆明市消费者选购二手车策略探析

随着云南省昆明市的市场经济的强大,昆明市二手车市场交易也逐步强大起来,然而,二手车的消费理念也随之被人们接受。二手车最大的好处就是经济实惠,花一半的钱甚至更少就可以买到自己心仪的爱车。由于经济实惠、保值率高、配件多、性价比高的优势,让购买二手车成为很多昆明市消费者的首先,眼下二手车正成为每位购车消费者的选择之一。文章主要在问卷调查昆明市消费者人群的性别、年龄、每人平均月收入、文化程度、购买原因以及购买二手车的主要用途来研究购买二手车消费者人群特点的基础上,同时,通过问卷对昆明市消费者购买二手车看重因素(品牌、价格、使用年限、行驶里程、外观状况、售后服务)进行调查,经过筛选有用的问卷并结合昆明市二手汽车的特点以及结合层次分析法模型(AHP模型)建立以目标层为最高层,准则层为中间层,方案层为最低层的AHP模型,来对昆明市消费者购买二手车看重因素进行分析,并且也采用了定量分析法以及定性分析来对影响消费者购买二手车因素做一个探析。提出对昆明市二手车出售公司的营销建议。

Cluster Analysis in the Target Countries of China＇s International Oil Investment

China＇s oil demand has been skyrocketed. In 2004 China became the world＇s second largest oil consumer and imported 122.7 million tons of crude oil, which accounted for 41.9% of China＇s crude oil consumption. International oil investment becomes an important channel for China to obtain oil resource. The cluster analysis in the target countries of China＇s international oil investment is studied here. An investment environment model incorporating 9 factors is established firstly, the order of these factors is ranked by their importance. Then the weight of such factors is determined by Analytic Hierarchy Process （AHP） and these countries are classified into 3 categories using cluster analysis. The results provide an important decision-making tool for China＇s international oil investment.