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        基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)模型的排名問題研究

        2014-06-20 23:55:31殷嬌嬌等
        無線互聯(lián)科技 2014年3期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

        殷嬌嬌等

        摘 要:本文從相對(duì)效率的角度出發(fā)建立了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)方法,將排名對(duì)象的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)兩個(gè)部分,以低輸入高輸出對(duì)排名對(duì)象的相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià),將評(píng)價(jià)問題轉(zhuǎn)換成了線性規(guī)劃的問題進(jìn)行求解,得到所有排名對(duì)象的相對(duì)效益指數(shù)排名,將排名結(jié)果與主成分分析評(píng)價(jià)模型和實(shí)際情況進(jìn)行了對(duì)比,有對(duì)比結(jié)果得出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析減少了主觀因素的影響更能客觀地反映出較為真實(shí)的結(jié)果。

        關(guān)鍵詞:排名問題;相對(duì)效率;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

        排名現(xiàn)象在我們的日常生活和工作中無處不在,對(duì)于不同的排名對(duì)象我們可以選擇很多不同的數(shù)學(xué)方法和模型進(jìn)行評(píng)價(jià),進(jìn)而得到結(jié)果。因此一個(gè)合適的數(shù)學(xué)方法和模型對(duì)排名結(jié)果有著很大的影響?,F(xiàn)在人們常用的數(shù)學(xué)方法和模型有:主成分分析評(píng)價(jià)模型[1]、Topsis綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。其中,主成分分析評(píng)價(jià)模型中難以定出適當(dāng)?shù)臋?quán)系數(shù),主觀因素對(duì)結(jié)果影響較大;Topsis綜合評(píng)價(jià)法只能反映各排名對(duì)象內(nèi)部的相對(duì)接近程度[2];而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型人們?cè)诘湫陀?xùn)練集的選擇上有一定的難度[3],若訓(xùn)練集選擇不適合對(duì)結(jié)果會(huì)造成很大的影響。并且在上述三種方法和模型中主觀因素都對(duì)結(jié)果有一定的影響,會(huì)使排名結(jié)果產(chǎn)生一定的偏差。本文根據(jù)實(shí)際問題在相對(duì)效率的基礎(chǔ)上建立可以在一定程度上消除主管因素影響的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)方法[4]。

        1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)模型

        2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與對(duì)比

        針對(duì)2014年美國數(shù)學(xué)建模大賽B題,通過NCAA官網(wǎng)獲取100名具有一定代表性的美國大學(xué)籃球教練的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù),對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)模型得出教練相對(duì)效率的前10位排名,進(jìn)一步與主成分分析模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如表1所示。

        將上述結(jié)果與美國官方公布的美國大學(xué)練球教練排名進(jìn)行對(duì)照,結(jié)果表明基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的評(píng)價(jià)模型得到的結(jié)果更為精確。對(duì)兩種模型進(jìn)行民意調(diào)查,人們普遍更加認(rèn)可基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)模型的排名結(jié)果,結(jié)果同樣表明了基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的評(píng)價(jià)模型在一定程度上消除了主觀因素的影響,結(jié)果更加準(zhǔn)確。

        3 結(jié)論

        基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的評(píng)價(jià)模型,將各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為輸入和輸出兩個(gè)部分,以輸入和輸出的權(quán)系數(shù)為變量,從最有利于排名對(duì)象的角度進(jìn)行評(píng)價(jià),在一定的程度上消除了主觀因素的影響,從而得出的結(jié)果更加客觀、科學(xué)、準(zhǔn)確。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]程瑩,陳希真.主成分綜合評(píng)價(jià)模型中權(quán)重系數(shù)的改進(jìn)[J].中國科技論文在線,2008,05:1.

        [2]http://wenku.baidu.com/view/3bb2e8ef0975f46527d3e12e.html.

        [3]錢政,楊莉,嚴(yán)璋.組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中典型訓(xùn)練樣本集的選取[J].高電壓技術(shù),1999,04:1.

        [4]張毅,沈榮芳.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)上市公司投資價(jià)值實(shí)證研究[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,07:1.

        [5]劉艷,顧雪萍,張丹.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的電力系統(tǒng)黑啟動(dòng)方案相對(duì)有效性評(píng)估[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2006,05:2-3.

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