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基于德尔菲法和贝叶斯BWM法的校园安防系统评价模型研究
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作者 周天宇 《计算机应用文摘》 2024年第20期17-19,共3页
文章旨在构建一个科学合理的校园安防系统评价模型。首先,归纳分析了当前校园安防系统的研究现状,介绍了德尔菲法和贝叶斯BWM法的基本原理和应用方法。在此基础上,初步确定了安防系统的基本评价指标,并应用德尔菲法对指标进行优化。最后... 文章旨在构建一个科学合理的校园安防系统评价模型。首先,归纳分析了当前校园安防系统的研究现状,介绍了德尔菲法和贝叶斯BWM法的基本原理和应用方法。在此基础上,初步确定了安防系统的基本评价指标,并应用德尔菲法对指标进行优化。最后,通过贝叶斯BWM法确定指标权重,构建了一套科学合理的校园安防系统评估模型。 展开更多
关键词 德尔菲法 贝叶斯bwm 安防系统 界面设计
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基于贝叶斯BWM的新就业形态劳动者就业脆弱性测度研究
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作者 李龙晓 曾俊衍 +1 位作者 江燕玲 吴金奇 《黄山学院学报》 2024年第3期1-7,共7页
通过构建新就业形态劳动者就业脆弱性测度框架,以重庆市主城区美团外卖众包骑手为案例对象,采用贝叶斯BWM计算其就业脆弱性指标权重,以识别就业脆弱性中的关键因素。结果显示:算法驱动的订单分配导致的经济安全脆弱性权重值最高,为0.388... 通过构建新就业形态劳动者就业脆弱性测度框架,以重庆市主城区美团外卖众包骑手为案例对象,采用贝叶斯BWM计算其就业脆弱性指标权重,以识别就业脆弱性中的关键因素。结果显示:算法驱动的订单分配导致的经济安全脆弱性权重值最高,为0.388,是骑手最关心的指标。社会保障脆弱性紧随其后,权重值为0.286,反映了骑手对社会保障脆弱性的担忧。身心健康脆弱性问题也逐渐受到骑手的关注,权重值为0.215。职业发展脆弱性问题虽然严峻,但相较于经济和社会保障的迫切需求,优先级相对较低,权重值为0.111。二级指标排序结果与比较概率矩阵显示:休息时间缺乏、社会保险覆盖不足、职业稳定性不高、任务分配波动性大、职业自主性侵蚀等指标是骑手重点关切的方面,权重值均超过了0.10。 展开更多
关键词 新就业形态劳动者 众包骑手 就业脆弱性 贝叶斯bwm
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基于贝叶斯BWM-VIKOR法的机场运行韧性评估方法 被引量:2
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作者 李龙海 杨力源 +1 位作者 常鑫 潘佳 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第25期11014-11020,共7页
为科学客观评估机场运行韧性,寻找提升机场运行韧性的关键指标,降低异常状况对机场日常运行的影响,依据非常态机场运行性能的变化过程,构建了机场运行韧性评估指标体系。并利用贝叶斯最佳-最差法(best-worst method,BWM)克服传统最佳-... 为科学客观评估机场运行韧性,寻找提升机场运行韧性的关键指标,降低异常状况对机场日常运行的影响,依据非常态机场运行性能的变化过程,构建了机场运行韧性评估指标体系。并利用贝叶斯最佳-最差法(best-worst method,BWM)克服传统最佳-最差法受异常数据值影响较大的缺陷,确定了各韧性指标的权重;同时借助多源异构多准则折衷排序法(vise kriterijumska optimizacija kompromisno resenje,VIKOR)对国内某机场运行韧性进行评估算例分析;最后,基于MATLAB软件所获得的算例评估值及韧性排序结果,验证了评估模型准确性。研究结果可为机场管理部门寻找机场运行韧性提升关键节点、降低异常状况发生率及对其机场运行的扰动强度提供一定的理论支撑与决策参考。 展开更多
关键词 民航交通 机场运行 韧性评估 贝叶斯bwm VIKOR法
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基于贝叶斯BWM的中小城市综合交通网络评价
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作者 郑长江 孙凯 +2 位作者 沈金星 杜牧青 谷雨航 《交通科学与工程》 2023年第2期95-104,共10页
研究中小城市综合交通网络的评价体系,为中小城市综合交通网络的合理规划提供理论依据。该研究从规模、结构、服务水平和布局4个层面进行评价,采用相关系数法筛选出符合中小城市交通发展特征的指标,建立综合评价指标体系。基于模糊综合... 研究中小城市综合交通网络的评价体系,为中小城市综合交通网络的合理规划提供理论依据。该研究从规模、结构、服务水平和布局4个层面进行评价,采用相关系数法筛选出符合中小城市交通发展特征的指标,建立综合评价指标体系。基于模糊综合评价法和直线型无量纲法,对定性和定量指标进行量化处理。为了提高赋权的准确性,考虑多位决策者的评价意见,采取贝叶斯BWM进行组合赋权,最后结合价值分析法和灰色关联分析法计算综合评价值。研究结果表明:本研究提出的综合评价体系能够全面评价中小城市的综合交通网络,对当前各交通模式中存在的问题进行讨论,并基于此提出未来交通规划的相关建议。 展开更多
关键词 综合评价 贝叶斯bwm 综合交通网络 中小城市 灰色关联分析法
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基于贝叶斯BWM-VMEA组合模型的牵引供电设备施工风险源等级划分研究 被引量:2
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作者 林熹东 胡文博 +4 位作者 王万齐 汪思成 刘俊 杨强 邱实 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1085-1094,共10页
牵引供电设备施工风险源及其等级划分是设备可靠性评估的关键依据。传统依赖于专家主观判断的等级划分方法具有高特异性、低通用性和不全面性,易导致最不利施工风险源的判断偏离实际。提出基于贝叶斯(Best-Worst Method-Variation Mode ... 牵引供电设备施工风险源及其等级划分是设备可靠性评估的关键依据。传统依赖于专家主观判断的等级划分方法具有高特异性、低通用性和不全面性,易导致最不利施工风险源的判断偏离实际。提出基于贝叶斯(Best-Worst Method-Variation Mode and Effect Analysis,BWM-VMEA)组合模型的牵引供电设备施工风险源定量等级划分方法,首先采用贝叶斯BWM模型计算施工风险源权重,然后运用VMEA模型引入施工风险源的变化量,最后划分各个施工风险源的风险等级。案例结果表明,考虑施工风险源的变化量影响,有助于刻画施工风险源危害程度的全部特征,得出不同于仅依据权重排序的最不利施工风险源结果,并缩小了最不利施工风险源范围。使用相同案例数据比较分析得出,该组合模型相较于层次分析法可以有效协调专家主观偏好,权重判断结果具有更好的一致性比率(提升近50%),更优的最低限度违反指标(缩小近3倍)和更小的总偏离度(减小1.751 4),具有决策过程更科学、计算结果更精细的优势。该组合模型科学合理地识别施工风险源危害程度,有助于运维决策者快速追溯设备故障的最不利施工风险源,高效处理设备故障问题。 展开更多
关键词 牵引供电 风险源 风险等级 贝叶斯bwm-VMEA组合模型 权重判断
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基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析
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作者 陈琦 《河北工业科技》 CAS 2024年第3期183-194,共12页
为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络(DBN)的深基坑施工风险分析模型。首先,运用BWM(best worst method)确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因素间的相互关系... 为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络(DBN)的深基坑施工风险分析模型。首先,运用BWM(best worst method)确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因素间的相互关系,并以此构建DBN结构模型;最后,以新建厦门北站地下一层社会连廊深基坑工程为例,对提出的方法进行有效性和适用性检验。结果表明:基坑围护结构的安全度在静态被评为“较高”和“极高”的概率分别为34.6%和36.1%,且此结果随着输入风险证据发生动态变化,运用反向推理也能迅速找出围护桩渗水风险;提出的模型能明确邻近既有下穿隧道深基坑施工风险传递过程中的关键风险点,并能进行动态风险预测以及事故后致因诊断,从而实现邻近既有下穿隧道深基坑施工风险的动态管控。所提出的优化DBN模型对工前风险评估、先验分析和风险诊断有较好的适用性和较高的准确性,可为邻近既有隧道深基坑施工过程中的安全管控提供有效的决策支持,大幅提高风险控制效率。 展开更多
关键词 地基基础工程 动态风险评估 bwm 深基坑 动态贝叶斯网络 关联规则挖掘
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Combining permissioned blockchain and Bayesian best-worst method for transparent supplier selection in supply chain management
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作者 LIU JiaJun ZHANG Jie LENG JieWu 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第8期2579-2593,共15页
Supplier selection is an important business activity in order to realize the purchasing function in supply chain management.The supplier selection process includes four stages,i.e.,bidding inviting,bidding,group decis... Supplier selection is an important business activity in order to realize the purchasing function in supply chain management.The supplier selection process includes four stages,i.e.,bidding inviting,bidding,group decision-making,and results disclosure,involving the participation of manufacturing service demanders(MSDs),manufacturing service suppliers(MSSs),and decisionmakers.Nowadays,all the participants have raised concerns about the increased transparency in supplier selection.Therefore,this study proposes a transparent supplier selection method by considering the engagement of suppliers.In this method,the Bayesian best-worst method(Bayesian BWM)is used to aggregate decision-makers'preferences into the overall optimal weights of the alternative MSSs,and the MSS with the largest weight is considered the suitable MSS for MSDs.Furthermore,blockchain is introduced to record the decision-making process information about supplier selection through a customized smart contract,where MSSs act as supervisors to supervise the decision-making process through the distributed consensus mechanism rather than directly participate in the decision-making process.Finally,a case study of supplier selection in purchasing vibration acceleration sensors is presented.The result shows that the proposed method can support MSDs in selecting suitable MSS from alternative MSSs by aggregating decision-makers'preferences,and blockchain can provide credible information about the supplier selection process for MSSs,MSDs,and decision-makers.In this way,the transparency of supplier selection is enhanced. 展开更多
关键词 blockchain supplier selection supply chain transparency bayesian bwm group decision-making
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