基于集对分析的管理信息系统综合评价方法

文章在建立管理信息系统评价指标体系的基础上,提出了一种基于集对分析的管理信息系统综合评价方法。仿真实例证明,该评价方法具有科学、准确、快速的特点,是一种评价管理信息系统较好的方法。     

从评价方法的“组合评价”到“两两集成”

在对单一评价方法和“组合评价”方法存在问题分析的基础上,提出了评价方法的“两两集成”概念,介绍了“两两集成”的基本机理,并给出了几种评价方法的“两两集成”解决方案。     

基于集对分析理论的目标企业综合评价

文章指出现有目标企业综合评价研究存在两点不足,并在分析协同效应构成的基础上,建立了基于协同效应的目标企业评价指标体系;运用集对分析理论中同一度的思想分析双方资源的协同程度,对目标企业进行多层次综合评价。评价结果不但可以反映并购双方总的协同效应情况,而且可以揭示不同目标企业给并购企业带来的局部协同优势。     

基于集值统计的综合评价模型及方法

文章在项目方案综合评价系统中,根据项目特点构建了评价指标体系,考虑到定性与定量指标的处理,以及为了克服单一评价方法的不足,建立了基于集值统计法、层次分析法和属性分析法的综合评价模型。通过案例分析表明,该综合评价模型及方法充分融合集值统计法、层次分析法和属性分析法的优点,具有较广的实用性。     

基于集对分析法的城市生态系统健康评价

文章建立了城市生态系统健康的评价指标体系,利用集对分析理论,从同异反三个方面综合考虑事物的确定和不确定因素的优势,建立了城市生态系统健康的集对分析模型。将该模型应用于1997～2007年间重庆市生态系统健康的评价,结果表明重庆市生态系统健康状况呈现好转趋势,但是有待于进一步改善。     

基于排序集抽样方法的调查费用分析

排序集抽样是利用辅助信息收集数据的一种有效方法,基于该抽样方法进行统计推断越来越受到人们的重视。然而,已有的研究结果仅考虑统计推断的效率而忽视了调查费用,鉴于此,文章考虑估计精度和调查费用两个方面,基于排序集样本建立了总体均值的估计量,证明了该估计量在给定的估计的精度下,降低了调查费用,并通过实例进一步说明了该抽样方案的优良性。     

基于Vague集的BBTOPSIS方法

TOPSIS法得到了广泛的应用,由于Vague集对处理不确定信息、不精确信息的优势,Vague集在决策领域应用越来越多,BBTOPSIS在处理非基数信息具有优势,因此在Vague集的环境下研究BBTOPSIS有其必要性.本文首先定义了接受指数,然后讨论了Vague集的BBTOPSIS,并给出具体的算例.     

基于组合评价的浙江省城市可持续发展能力实证分析

通过构建层次分析法、熵权法及主成分分析的组合评价模型,对浙江省十一个地级市的可持续发展能力进行综合评价。结果显示,杭州市毫无争议的登上头把交椅,而其他地级市也有其相应的座次。同时,也可以看出采用三种评价方法对城市可持续发展能力的评价结果有所不同,但三者之间总体上具有高度的正相关性。因此,采用这三种评价方法为基础的组合评价模型是合理有效的。     

基于灰色关联分析统计组合预测精度评价

灰色关联分析目的是寻求系统各因素之间的重要关系,而灰色关联度是灰色关联分析的基础,其算法基本思想是根据行为序列曲线几何形状的相似性来确定序列之间联系的紧密性.文章尝试将这一基本思想应用于同样单项预测模型所构成的不同组合预测模型预测精度的评价.通过构建组合预测方法预测精度评价指标体系,利用灰色关联分析方法给出了组合预测模型预测精度的评价.最后通过应用实例进行了分析,结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.     

基于集对理论的两型社会综合评价模型

文章在集对理论的基础上构建了两型社会综合评价模型,并运用该模型对长株潭城市群两型社会建设情况进行了综合评价和分析.     

基于组合评价法的中国生态环境现状评价

文章选取生态因素、经济因素、社会因素和环境保护因素作为生态环境评价的指标体系,并选取我国2008年各省市的相应指标数据,采用组合评价法将因子分析、模糊层次分析法和施密特正交化法进行了组合排序,并对得到的结果进行了相应的分析.     

基于组合加权算术平均算子的组合预测方法

组合预测能有效结合单一预测模型的优势,有效提高预测的精度,文章在建立广义相对偏差组合预测权系数确定模型的基础上,给出广义相对误差组合预测权系数确定模型的遗传算法求解过程,最后给出基于组合加权算术平均算子的组合预测集结方法.     

基于BP人工神经网络的学术期刊组合评价

在学术期刊评价中,组合评价得到了广泛应用,但组合评价方法和多属性评价方法均可用于组合评价问题,从而加剧了组合评价的复杂性,这种现象被称为组合评价悖论。为了解决这个问题,文章提出采用BP人工神经网络进行组合评价的思路,基于JCR2017经济学期刊,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行单一评价,然后采用BP人工神经网络进行组合评价,并对评价效果进行分析。研究结果表明：组合评价悖论是学术评价中面临的新问题;BP人工神经网络是一种全新的组合方法,具有充分尊重单一多属性评价方法、精度高的优点,很大程度上解决了组合评价悖论问题;BP人工神经网络让评价重点重新回归到多属性评价,避免了评价方法过度技术化;BP人工神经网络组合评价不适合小样本。     

上市公司业绩的组合主成份评价方法

对上市公司业绩的评价一直是人们十分关注的焦点.而现行实务中所采用的评价方法又都存在一定的主观性,对此,文章提出另一种系统的评价方法--上市公司业绩的组合主成份评价方法.对证券市场上30种股票进行综合评价,通过使用统计软件SAS进行计算和分析,得到了这些股票2006年上半年财务状况的排列次序.     

基于组合神经网络模型对GDP预测的方法研究

GDP的预测因素选择国内生产总值GDP有三种计算方法,即生产法、收入法和支出法。三种方法分别从价值构成、收入形式和使用去向的角度,反映GDP的形成过程。三种方法计算的国内生产总值反映的是同一经济总体同一时期的生产活动成果,从理论上讲,其计算值应该是一样的。但是,在实践中,由于受资料来源口径范围的限制和计算方法不完善的影响,要保证这三种方法计算结果完全相等几乎是不可能的。由于生产条件、分配方式以及资料搜集等方面的差异,在计算GDP时,不同单位往往采用不同的计算方法。但不管采用什么方法,本文采用的预测模型都是适用的…     

基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。     

基于粗集理论的线性回归方法及实证分析

通过分析实际问题中经济变量间往往出现多重共线性的现象,将粗集理论的约简思想引入线性回归分析,提出了基于粗集理论的线性回归模型来解决多重共线性问题,并通过实证分析来验证模型的可行性,为人们进行科学的预测和决策提供了一种新的思想和方法。     

一种新的综合评价方法──组合评价法

一种新的综合评价方法──组合评价法郭显光一、问题的提出目前国内外建立的综合评价方法有数百种之多,但大多数尚处于理论研究阶段,不十分成熟。最主要的和最常用的方法有：专家评价法、经济分析法、层次分析法、综合指数法、因子分析法、模糊综合评判法、多目标效用综...     

基于组合模型的宏观经济预警方法

为了更好地捕捉变量间线性与非线性复合特征,以及预警达到稳定收敛,文章构建了组合模型.该模型的预测值既考虑了自变量的滞后项和随机干扰项的线性时序成分,也考虑了非线性时序成分.同时该.模型吸收了人工智能研究成果,具备较强的数据处理能力和学习能力,能够挖掘变量间复杂的非线性关系,避免了单一线性模型对滞后性和随机干扰项硬性的线性约束,然后结合存储系统和二元神经网络,采用加权法迅速找到局部收敛点,确定预警等级.实证研究表明,组合模型具有训练速度快和预测精度高的特点,有较强的适用性.     

基于模糊直觉集的财务管理绩效TOPSIS评价

文章利用直觉模糊集描述财务管理绩效评价中的不确定性和模糊性,对财务管理绩效评价指标体系进行删减,给出基于模糊直觉集的财务管理绩效TOPSIS评价方法,使得财务管理绩效评价过程更为简便易行.