灾害气候环境下道路交通安全动态趋势预警分析方法

为了对灾害气候环境下道路交通安全进行较为准确的趋势实时预警,一种新的方法被运用到分析中来。该方法针对道路交通安全的特点,从影响交通安全趋势的评价指标选取入手,用平均车速、车流量等6项指标来反映安全潜在危机的各方面,在此基础上,选用可拓学作为建立趋势预警模型的理论基础,最后进行定量的分析。该方法为道路交通安全管理机构建立实时预警制度以及科学决策提供了新的理论思路。文章最后将此方法应用于某路段交通安全的趋势实时预警,证明了该方法合理可行,且存在着对历史样本数据无依赖、简单直观等优点。     

移动式道路交通状态模糊评价方法研究

针对道路交通状态评价问题提出了一种基于移动交通流检测信息和多因素模糊模式识别模型的道路交通状态评价方法,利用移动交通流检测技术获取的探测车平均速度、拥堵系数、停车时间比例、加速度噪声和平均速度梯度作为交通拥堵表征量,采用VISSIM仿真方法确定出交通拥堵表征量的阈值,并应用多级模糊模式识别方法实现道路交通状态的评价过程。仿真结果表明:移动式道路交通状态模糊判别方法可以准确方便地实现道路交通拥堵状态的评价,并且能够反映出评估时段内道路交通状态的变化。     

基于信息素评价的卫星数传调度蚁群算法

针对具有严格时间窗口和资源限制的复杂约束卫星数传调度问题,建立了基于蚁群算法的解构造图模型,提出了基于信息素局部评价方法、求和评价方法,相对评价方法的概率决策模型,设计了具有信息素全局更新策略的算法流程.仿真表明,基于不同信息素评价方法的蚁群算法能够取得较好效果,信息素相对评价方法在收敛速度和解寻优能力上都好于其他两种方法,而信息素求和评价方法相对较差.     

基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法

大坝安全评价是一个多因素、多层次、具有复合不确定性的复杂综合评价问题.针对大坝安全监测信息中普遍存在的不确定性,将专门研究不确定性问题的云模型理论引入到大坝安全综合评价之中,提出了基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法.该方法采用具有稳定倾向性的一组随机数代替具有唯一性的模糊隶属度,利用云发生器生成隶属云,得到由云模型数字特征刻画的、顾及监测信息不确定性的大坝安全综合评价结果.该评价结果不仅可以对大坝安全状态作出合理评价,而且可以描述大坝安全评价结果的可信性,以及不确定性给大坝安全评价结果带来的不稳定性.实例表明,本文所提出的基于云模型的大坝安全综合评价方法是合理、可行的,为大坝安全评价提供了一条比传统的模糊综合评价方法更优越的新途径.     

农业科技投入效果的横向和纵向DEA评价

采用ＤＥＡ方法，对佛山辖区等珠江三角洲地区农业科技进步效果进行横向（同一年份不同地区）和纵向（同一地区不同年份）分析评价。该方法可以直接反映科技投入对产出的影响。     

基于联系数的定量与定性分析方法在调车作业安全评价中的应用

针对现有评价实施框架内评价指标体系的不完善, 在充分借鉴前人研究成果的基础上, 综合考虑人员、设备、环境等主控因素, 构建了调车作业安全评价指标体系. 然后借鉴集对分析理论, 提出基于联系数的定量与定性评价方法, 该方法通过计算评价对象的综合联系数, 利用特征值公式计算综合评价特征值作为定量评判等级的依据, 再利用集对势对系统态势作出定性分析. 最后将构建的指标体系及选用的评价方法应用于车站实例中, 结果表明: 所构建的指标体系能较好的刻画车站调车作业安全状况, 完善了调车作业安全评价工作; 选用的评价方法能从定量和定 性层面综合判定系统的安全状态, 具有更普遍的意义, 为安全评价理论提供了一种新的研究方法与思路.     

城市居住水平综合评价方法探讨

着重从城市居住水平整体出发,考虑到城市居民居住情况的各个方面,建立了一套较为完善的城市居住水平综合指标体系.并根据城市居住水平的特点,提出用一致逼近技术对城市居住水平进行综合评价.利用这种方法,可以从整体上判断不同地区不同条件下城市居住水平的优劣情况.     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于Kullback-Leibler距离的网络节点一致性排序

在复杂网络中,重要节点比其它节点能更大程度地影响网络的结构与功能.如何评价节点之间的相对重要性,找出重要节点,是一个重要的研究课题.已有的节点重要性评价和排序方法存在一定的局限性.为此,本文综合节点基本属性,依赖网络拓扑特性,提出基于Kullback-Leibler距离的节点一致性排序方法.最后,通过实例分析,验证了本文方法较已有方法在不同类型网络上的有效性和适用性更强.     

基于AHP—DEA与多级模糊综合评价的土地整理项目可持续研究

依据多目标多层次指标体系综合评价的理论与方法,构建了包括工程、经济、资源与管理的土地整理项目可持续后评价指标体系。采用层析分析法（AHP）与数据包络法（DEA）结合的方法确定评价指标权重,建立了多级模糊综合评判模型,并以陕西卤泊滩土地整理项目为例进行实证分析,为土地开发与利用以及产业结构调整提供依据。表1,参8。     

改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用

针对传统 DEA模型不能对有效决策单元做进一步评价这一缺点 ,本文通过重新定义生产可能集 ,提出一种改进的 DEA模型 (简称 MDEA) ,实现了对所有决策单元效率的充分评价与排序。在地区行业经济评价中的应用验证了该模型的有效性。     

综合运输协调发展的DEA评价

综合运输系统应该使各种运输方式的比较优势得到充分发挥,各运输方式子系统间的协调状态对综合运输的相关决策至关重要。对综合运输协调概念、演进规律做简明分析,运用数据包络分析方法构建运输子系统之间协调发展程度的评价模型,讨论模型求解方法。量化研究福建省2001～2010年的各运输方式之间的协调发展状况,分析两两运输方式之间协调现状及成因,提出福建省综合运输发展的相应建议。     

企业领导者综合素质进步效度动态测评分析

企业领导者的行为素质并不是抽象的因素,其综合表现必然体现于测评单元实力的动态变化中,以反映领导者主观努力程度的效度指标作为测评基础,以三次相对评价值作为技术指标,应用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis)测算综合素质的进步效度,将实现对企业领导者综合素质的有效测评.     

DEA评价下的配送中心再选址模型及求解

为保持配送中心的高效运营,实现对现有配送中心布局的动态管理和优化,采用数据包络分析(DEA)方法,对已建的配送中心进行效率评价,并把评价结果带入到选址模型,建立了DEA评价下的配送中心再选址混合整数规划模型,约束条件包括供求关系、流量平衡及选址和流量的内在关系,综合考虑了选址中配送中心的成本和效益因素,最后通过一算例验证了模型的有效性.     

一类简单网络生产系统的DEA效率评价模型

针对一类简单网络生产系统的DEA效率评价进行了研究,建立了这类网络生产系统的DEA效率评价模型.研究结果显示,与传统方法比较,该方法更能够发现非有效决策单元,更能够发掘决策单元性能改善的潜力,也能够帮助决策者发现复杂系统非有效的根源.算例研究证实了该方法的合理性.     

基于偏序集理论的数据包络分析方法研究

刻画了综合 DEA有效性 (C2 WY)的本质特征 ,给出了决策单元为综合 DEA有效 (C2 WY )的一个充要条件 .同时 ,还系统论述了 DEA有效性的含义和理论基础 ,阐述了从偏序集角度研究 DEA方法的优点和意义 ,最后 ,探讨了基于偏序集理论的 DEA方法在定性问题的定量化研究中的应用.     

泰国宏观经济运行状态的综合评价

利用数据包络分析方法（DEA），建立了评价泰国宏观经济效益的综合指标，依此判断泰国的经济资源配置是否有效，进而综合判断泰国宏观经济的真实走势，从定量分析的角度探讨泰国金融危机的成因．     

基于自组织神经网络和DEA的采购拍卖获胜者确定问题模型

针对采购拍卖中存在的品种多、数量大、利润差异大以及评价指标体系不合理等特点, 首先在供应商投标后利用自组织神经网络和分包算法对供应商投标进行约减, 以提高包内物品相似度、均衡供应商之间的竞争性、降低胜者确定问题算法的复杂度; 接着利用数据包络分析中的C²R模型对"约减"后的投标进行相对评价并确定最终获胜供应商, 以解决传统指标体系评价方法中假设属性间不相关以及人为设定权重等不足. 该模型为采购拍卖胜者确定问题的解决提出了新的思路, 具有很好的实用性.     

An extended aggregated ratio analysis in DEA

Data Envelopment Analysis (DEA) and Ratio Analysis (RA) are two widely used methods for measuring units' productivity and any other criteria that could be assessed based on the available input and output variables. A number of researchers have studied DEA and RA and noted the positive and negative differences between them. Aggregated ratio analysis (ARA) model, which provide an important linkage between DEA and RA theory, is equivalent to the CCR DEA model, and this equivalence property offers a great deal of opportunities for DEA to be interpreted and applied in different ways. This paper extends the results of ARA model and proposes an extended aggregated ratio analysis (EARA) model, similar as the development from CCR model to BCC model in DEA context. The proposed model can offer an insight into the characteristic of returns to scale, playing the corresponding role as BCC model does. The numerical example is revisited in the paper and the results are compared.