基于时空相关性和遗传小波神经网络的路网短时交通流预测

根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WNN)的路网短时交通流预测。首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征,建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次,以时空相关性函数量化不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为交通流预测模型输入变量的判断指标,结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点构建了交通流预测模型;最后,通过实例验证表明,基于GA-WNN的交通流预测方法比其他方法更有优势,对比单一时间序列和空间序列预测方法,考虑了交通流时空相关性的预测方法能提高短时交通流预测精度。     

基于熵权TOPSIS的区域科技创新能力评价模型及实证研究

区域科技创新能力是衡量区域科技实力的重要尺度,更是区域经济增长和竞争力提高的决定性因素。通过区域科技创新系统评价指标的筛选和分析,构建了区域科技创新能力综合评价指标体系。用客观赋权的熵权法确定指标权重,结合TOPSIS法建立了基于熵权TOPSIS法的区域科技创新能力综合评价模型,对我国31个省市和6大经济区域的发展状况进行实证分析,结合相关数据,对评价结果进行综合分析,指明了各省市科技创新体系存在的问题,并提出了提高创新能力的策略。     

基于熵权-FUZZY理论的人才测评模型

本文将熵权法和FUZZY（模糊）理论结合运用,构造一种适用人才测评的综合评价模型。模型首先构建人才测评的模糊综合评价模型,然后针对模型的权重设计问题,采用熵权法求解多指标决策问题中各指标的客观权重,消除了传统赋权法存在的人为主观因素影响和未考虑多个评价对象间联系及总体差异性等缺陷。应用验证分析结果表明,本文所建立的模型正确可行,并能有效降低人为因素的影响,可为人才测评实践提供决策理论支持。     

烟草商业企业对标管理评价模型及应用

从卷烟销售、物流配送、专卖管理、人力资源、财务管理5个维度28个指标构建了对标综合评价指标体系,并运用熵权法及TOPSIS模型客观准确地测定了各指标权重,最后基于TOPSIS法确定综合排名,同时以某省4家烟草商业企业为例进行实证分析。研究表明：从一级指标来看,卷烟销售权重和财务管理权重是影响烟草企业排名的主导因素;从二级指标来看,成本费用利用率、卷烟单销售均价是影响烟草企业排名的主要因素。本模型分析仅依赖客观数据,体现公平公正评价原则,具有一定的推广应用价值。     

基于熵权系数与TOPSIS集成评价方法的国际供应商选择

本文在确定国际供应商选择的指标体系基础上,以各指标作为评级的目标,通过主观判断与客观情况相结合、定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数,进而采用TOPSIS法利用权重计算各供应商与理想供应商的距离,根据各供应商与理想供应商的距离大小确定优劣排序,实现客观信息与主观信息相结合的合理评价,最后结合案例分析证明了评价指标体系和评价方法的正确性。     

基于修正熵权与改进TOPSIS法的运输通道节点重要度评价

节点重要度评价是进行区域综合运输通道布局的重要环节。为准确评价区域节点重要度,基于通道需求影响因素分析,系统地构建了多层综合评价体系。针对模糊综合评价权重难以确定问题,同时为兼顾主观和客观因素,利用修正的熵权法进行权重确定。同时针对传统TOPSIS模型的缺点,引入分层域重合度的概念进行模型改进。最后通过实例分析进行算法说明和适用性验证。     

基于熵权TOPSIS法的安徽省基本公共卫生服务综合评价

应用熵权TOPSIS法综合评价安徽省2018年基本公共卫生服务质量,为提升基本公共卫生服务质量提供依据。采用多阶段分层随机抽样方法,从皖北、皖中、皖南共抽取12个区（县）,每个区（县）各随机抽取1个乡镇卫生院和1个社区卫生服务中心为样本点进行数据采集,应用熵权TOPSIS法综合评价样本地区基本公共卫生服务质量。共纳入24家基层医疗卫生机构（Y1～Y24）,通过计算熵权值权重,得出X10权重最高,X20权重最低,通过TOPSIS法分析得出Y1基本公共卫生服务项目开展情况最好,Y19开展情况最差。安徽省2018年基本公共卫生服务质量存在明显的项目差异和地区差异。     

基于博弈TOPSIS的智慧工地施工安全风险评价

针对影响智慧工地施工安全的风险因素的复杂性、模糊性问题,将组合赋权法和TOPSIS法相结合对智慧工地施工安全进行评价。首先,在对智慧工地施工的特征进行分析的基础上,运用WSR方法论,选取“人”“机”“法”“环”“管”5个要素,建立智慧工地施工安全评估指标体系,并对其进行分级。其次,运用博弈理论,将AHP方法求出的主观权重与熵权法求出的客观权值进行最优组合,从而求出综合权值;利用TOPSIS法,将其与组合权值相结合,构建接近度矩阵,对智慧工地的施工安全进行评估,并确定最终评估结果。最后,将评价结果与两个单一权重计算模型——熵权-TOPSIS和AHP-TOPSIS模型相比较。结果表明,利用博弈论方法建立的TOPSIS模型,其计算结果的准确度和有效度都较高,且与智慧工地的实际安全状况具有良好一致性,且与其他模型相比其预测结果更为精确和合理。     

供应商选择多层次熵权综合评价法研究

通过引入“熵权”概念,运用属性相关分析方法剔除与选择期望不相关或弱相关的特征属性（即评价指标）,建立一套动态供应商评价指标体系。运用熵权值法根据各评价指标的差异性对指标权重进行客观赋值,综合专家评价意见进行修正得到综合权重,提出了供应商选择多层次熵权综合评价法并结合案例进行了实证研究。     

供应商选择多层次熵权综合评价法研究

通过引入“熵权”概念,运用属性相关分析方法剔除与选择期望不相关或弱相关的特征属性（即评价指标）,建立一套动态供应商评价指标体系。运用熵权值法根据各评价指标的差异性对指标权重进行客观赋值,综合专家评价意见进行修正得到综合权重,提出了供应商选择多层次熵权综合评价法并结合案例进行了实证研究。     

基于多层次灰色评价法的铁路危险货物办理站运输安全综合评价

针对铁路危险货物办理站安全性评价指标多,且多为定性评价,提出将多层次灰色评价法应用于铁路危险货物办理站运输的安全评价中。首先通过对铁路危险货物运输影响因素的分析,建立了评价指标体系。同时在确定各指标的权重中,利用层次分析法和熵权法两者相结合求得权值。然后应用灰色评价原理,对各指标进行评价,并在此基础上得出综合评价结果。     

熵权优化模型在设施管理绩效评价中的应用研究

绩效评价是设施管理过程中的关键环节,文章在研究香港学校设施管理的绩效评价时,提出了将指标的客观熵权作为评价指标的权重系数,避免了传统的专家打分法的不确定性和随意性,并与TOPSIS法整合,形成多指标决策的熵权优化模型,用该模型来评价教室和办公室的设施管理绩效,取得了科学、合理的结果。并且发现其中一所学校没有必要重建却仍被重建,这是一种不经济和不合理的做法。     

基于熵权TOPSIS法的新农保运行质量评价研究——以山东省某市为例

为了解新农保的试点运行质量,促进新农保制度的规范发展,本文采用德尔菲专家咨询法构建了新农保运行质量评价指标体系,利用熵值法确定各指标权重,然后采用多目标决策理想解(TOPSIS)方法,对山东省某市新农保运行质量进行了综合排序,发现该市整体运行良好,但是存在地区差异.通过综合评价发现试点中存在宣传效果不理想等问题,基于此提出了提高政策设计的科学性等五项政策建议.     

浙江省城市旅游综合竞争力时空格局演化分析

以浙江省11个市为研究对象,在借鉴众多学者对城市旅游竞争力指标体系研究成果的基础上,从旅游发展竞争力和区域发展水平两方面构建一个多层次、多目标的城市旅游综合竞争力评价模型。运用熵权法确定各指标权重,在对旅游发展竞争力和区域发展水平评价指数进行测算的基础上进行时空格局差异分析,并通过相关性分析阐述二者之间的定量关系,为浙江省各地级市提高城市旅游综合竞争力提供参考依据。采用TOPSIS逼近理想解的方法对浙江省11市的城市旅游综合竞争力及其两部分重要构成进行排名比较,动态把握其时空演化特征。     

电力工程EPC总承包物资采购供应商选择研究

电力市场化的改革能够有效地优化资源配置、提高运行效率,但同时也使得电力企业竞争日益加剧,因此电力企业应采取措施增强其竞争力。合理地评价和选择物资采购供应商成为电力工程EPC总承包商降低成本和风险、提高质量、强化竞争优势的重要保障。文章建立了基于供应链的电力工程EPC总承包物资采购供应商评价指标体系,结合层次分析法和熵权法确定各指标的权重,并采用TOPSIS法对供应商进行了综合评价。最后通过一个算例对供应商进行了客观、合理的评选。     

关于敏捷性评价指标权重的研究

以动态联盟敏捷性评价指标的权重为研究对象,建立了综合赋权模型,将层次分析法、熵值法和均方差法综合,得到一个主客观综合赋权方法。使评价结果既可反映决策者的意志,又可避免评价结果的主观随意性,弥补了主观赋权法和客观赋权法的不足。该方法可以运用到敏捷性评价指标权值的确定中。     

熵权法和TOPSIS法在高校财政拨款绩效评价中的应用——基于可持续发展视角

高校财政拨款资金的使用效率一直以来都是社会关注的重点,以绩效为导向合理分配高等教育资源,必须进行高校绩效的综合评价。首先,从可持续发展的视角出发,构建了由4个一级指标和11个二级指标组成的高校财政拨款绩效评价的综合评价指标体系;其次,运用熵权法,确定了各项指标的权重;最后,根据2006-2010年相关数据,采用了TOPSIS法对我国72所部属高校财政拨款绩效进行评价,并从可持续发展的角度将评价结果与中国校友会网排名进行对比分析。     

混合模型在网约车出行预测研究中的应用

网约车出行交通流实时预测是智能交通的重要研究领域,针对网约车出行的交通流特点,提出SSA-LSTM-SVR混合模型对网约车短时交通流进行预测分析。使用奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA),将交通流分解为1个主分量和3个随机分量,根据各分量的不同特征,分别采用长短期记忆神经网络(long-short term memory, LSTM)和支持向量回归(support vector regression, SVR)对不同分量进行预测,并将各分量的预测结果进行权重融合,得到最终的预测值,SSA-LSTM-SVR能够捕捉网约车出行交通流的主要规律及其随机变化趋势,预测结果也能够反映交通流的短期变化。结果表明：与其他基线模型相比,所提出的SSA-LSTM-SVR模型具有较低的预测误差和较高的精度和拟合度,其MAPE平均降低了4%以上,预测精度平均提高了6%以上。     

基于熵权TOPSIS和秩和比法的我国中医药服务能力

为综合评价我国各省市的中医药服务能力,基于熵权TOPSIS模型和秩和比（RSR）法计算各省中医药服务能力综合评价指标Ci和RSR值,并进行排序。熵权TOPSIS模型的评价结果Ci值的范围为0.143 7~0.687 3。RSR法评价显示,各省市中医药服务能力的Ci值与Probit值呈线性相关且效果显著（R2=0.837,F=148.597,P<0.01）,回归方程Ci=0.132 Probit-0.398（t=-7.085,P<0.01）。结果显示,中医药服务能力弱的有4个省,较弱和一般的各有9个省,较强的有6个省,强的有3个省。各省中医药服务能力差距较大,需针对财政投入、卫生人才等方面加强中医药服务能力建设。     

数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。