基于灰色关联分析和层次分析法的新型工业化水平综合评价_以中部六省为例
基于层次分析模型和灰色关联方法人力资源外包决策研究
基于层次分析模型和灰色关联方法的人力资源外包决策的研究摘要：人力资源管理外包已成为二十一世纪人力资源管理发展的新趋势。
本文结合人力资源管理的特点，对人力资源外包决策过程进行分析研究，在调查研究的基础上，构造外包决策层次分析结构图，利用层次分析法建立层次结构模型，利用灰色关联分析得出各个外包项目决策优先顺序，以此来决定对人力资源的哪一方面进行外包，并通过案例分析验证。
关键词：人力资源；外包决策；层次分析法；灰色关联分析中图分类号：f270.7 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2013）04-00-02一、引言人力资源管理外包就指将与人力资源相关的工作交给外部的专业公司统一管理起来，使得企业的高层管理者得以摆脱繁重的日常工作，集中精力从战略的角度来考虑企业人力资源规划和政策[1]。
本文研究人力资源外包，建立外包决策模型，将定性分析量化，计算得出每一种外包的值，根据值的大小来优先决定对哪种人力资源工作进行优先外包。
在企业外包的过程中决策者不可能将所有的人力资源工作都进行外包，否则成本太高，所以决策者一般只对人力资源工作的某些方面外包，但是企业又很难决定对哪一个方面进行外包。
本文的研究可以给企业决策者提供外包决策的理论基础，对于企业决策者进行决策具有重要意义。
二、理论基础1.层次分析法基本原理及步骤层次分析法的基本原理是将复杂系统的各种因素，依据相互关联及隶属关系划分为一个有序的金字塔式的树状结构，或称为递阶层次结构；依赖专家经验及直觉评判同一层次内因素的相对重要性，并用一致性准则检验评判的准确性；然后在递阶层次结构内进行合成，以得到决策因素相对于目标的重要性的总排序 [2]。
运用ahp法进行决策时，基本上有以下4个步骤[3-4]：（1）建立递阶层次结构首先将复杂问题分解为若干组成元素，并将这些元素按支配关系进行分组，并形成互不相交的层次，从而建立起一个多层次的结构模型。
该模型中的元素之间的隶属关系也被确定。
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用李玉辉,张建2(1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013)摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。
关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491文献标识码:A的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,,Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2)引言系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。
这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。
例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。
笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
1.2 关联系数在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下Gi(J)=vMin+K#vMax (3)i(J)+K#vMax其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)&Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。
灰色关联分析计算实例
(123) (124)
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7
4．逐个计算每个被评价对象指标序列（比较 序列）与参考序列对应元素的绝对差值，即
x0(k)xi(k) （k1, ,mi1, ,n, n为被评
价对象的个数）。
nm
5．确定 mii1nmki1nx0(k) xi (k) 与
nm
mia1xmka1xx0(k) xi(k)
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12
1.建立原始数据矩阵：
（X´）=
2045.3 1942.2
34374 31793 14.6792 14.8449 120.9 100.1 65.9
0.3069 0.7409 49.4201 34.8699
1637.2 1884.2 1602.3
27319 32516 16297
11
表1 灾害直接经济损失及各相关影响因素原始数据表
年份
2000
2001
2002
2003
灾害直接经济损失（亿元） 2045.3 1942.2 1637.2 1884.2
灰色关联分析
灰色关联分析灰色关联分析(Grey Relational Analysis, GRA)什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。
灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。
此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。
与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。
灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。
其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。
灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。
[2]关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。
而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。
[2]灰色关联分析的步骤[2]灰色关联分析的具体计算步骤如下：第一步：确定分析数列。
确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。
反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。
影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。
设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k = 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k)| k = 1,2,Λ,n},i = 1,2,Λ,m。
基于改进灰色关联分析模型的高职院校“双师型”教师绩效评价——以江苏旅游职业学院为例
18一、引言随着社会经济的发展，我国高等教育也取得了很大进步，作为高等教育的重要组成部分，高职院校一直是培养技能型人才的摇篮。
近年来，虽然高职院校在发展过程中取得了一定成绩，但在职业教育师资队伍建设过程中还面临着很多问题。
其中，如何加强“双师型”教师队伍建设一直是困扰我国现代职教体系建设的难题。
“双师型”教师对教师能力有更高的要求，既要求教师掌握丰富的文化理论知识和专业素养，又要求教师有熟练的专业实践技能，具备培养学生适应社会需求、指导学生创业的能力。
高职院校要实现内涵式发展，尤其需要加强“双师型”教师队伍建设，其中，对“双师型”教师进行绩效评价是一项重要内容，绩效评价方法是否得当直接关系到高职院校的办学质量和可持续发展程度。
近年来，越来越多的学者针对高职院校“双师型”教师绩效评价问题展开研究。
有关“双师型”教师绩效评价指标体系构建方面，任中普[1]指出目前高职院校教师评价指标基本上继承了本科高校体系，极不适应我国高等职业教育发展现状。
成英[2]采用文献资料法对地方高职院校体育院系“双师型”教师绩效考核体系进行研究，阐明构建体育院系“双师型”教师绩效考核体系的必要性，厘清“双师型”教师绩效考核内容、原则和形式。
李菲菲[3]通过对X职业教育中心“双师型”教师绩效考核体系现状的实地研究，具体分析了其中存在的问题，并针对性地提出了明确绩效考核基于改进灰色关联分析模型的高职院校“双师型”教师绩效评价——以江苏旅游职业学院为例周春光 党耀国 叶 莉 张 旭 王俊杰摘 要 “双师型”教师的绩效评价是高职院校的一项重要工作，需要建立一套科学、合理、实用性强的绩效评价体系。
从师德师风、教学工作、专业能力、科研工作、社会认可、个人发展6个方面建立高职院校“双师型”教师绩效评价指标体系，运用灰色关联分析方法构建高职院校“双师型”教师绩效评价模型，并结合改进的AHP与CRITIC法确定各指标的综合权重。
通过应用提出的评价方法对江苏旅游职业学院的8位“双师型”教师进行绩效评价，证明综合两种权重方法的评价模型得出的评价结果更加客观、准确。
基于灰色关联分析的熵权法在企业绩效评价中的应用
基于灰色关联分析的熵权法在企业绩效评价中的应用孙海英;王宪杰【摘要】针对综合评价方法在数据标准化处理和权重设置上存在的问题,提出基于灰色关联分析的熵权法,借助灰色关联度分析理论,对熵权法进行修改和完善,即采用计算指标灰色关联系数的方式对原始数据进行标准化处理,并用该评价模型对上市房地产开发企业进行绩效评价.通过实例分析发现,基于灰色关联分析的熵权法能一步到位解决指标的一致化处理和指标的无量纲化问题,同时最大程度地保留了原始数据所携带的信息,确保了熵权法的准确性.该评价模型发挥了灰色关联度分析法和熵权法的优势,解决了评价过程中评价主观、指标量纲不同、指标逆向等问题,使评价结果更加科学、合理,并且模型算法具有良好的鲁棒性,评价对象的增减不影响企业绩效的相对排名.【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》【年(卷),期】2016(033)005【总页数】6页(P581-586)【关键词】信息熵;灰色关联系数;评价指标;无量纲化;鲁棒性【作者】孙海英;王宪杰【作者单位】烟台大学文经学院,烟台264005;烟台大学数学与信息科学学院,烟台264005【正文语种】中文【中图分类】F270.5;O29企业绩效评价是企业管理中的重要组成部分，具有判断、预测、导向和管理的功能，能够使企业发现其在获利能力、债务状况、基础管理等方面存在的问题和不足，及时采取有效措施，不断提高企业的竞争力。
因此，如何全面客观、科学合理地评价企业的运营绩效越来越重要，成为企业必须面对和解决的问题[1]。
目前用于企业绩效评价的综合评价方法很多，也存在很多不足[2]，主要体现在两个方面：一方面是评价指标的异向，指标间量纲相差较大；另一方面用于绩效评价的很多综合方法，如层次分析法、模糊综合评价等方法不适合处理因素多规模大的问题，且主观成分很大，难以适应企业市场化发展的需要。
本文综合考虑了国内外企业绩效评价的研究成果，建立了灰色关联分析和熵权法相结合的综合评价系统，并利用该评价模型对上市房地产企业进行绩效评价。
基于GIS与层次-熵灰色模糊的高铁线路地形条件综合评价分析——以北京至西安东西两线为例
参考文献： [1] 梁凤印等 . 流化催化裂化 . 北京：中国石化出版社 ,2005.
图 1 线路地形评价体系示意图
1.3 基于 GIS 空间分析的地形评价指标计算 1.3.1 地表基本形态
（1）高程。高程 (Elevation) 反映出铁路附近的海拔 高度情况。一般来说，海拔高度越低则线路建设更容易，行 驶过程中产生的成本较低；海拔高度越高行驶成本相对增加， 乘坐的舒适性也会有所降低。线路 500m 范围内高程可由 DEM 重分类后直接获取。
其中，L 为待求坡长因子，常数 22.13m 为一个标准小 区的水平投影坡长，F 为 DEM 的累计流量，可由 ArcGIS 中水 文分析工具进行 DEM 填洼后计算流向得到。 θ 为地表坡度， 需要进行弧度制转化，由 θ 可以计算细沟侵蚀与面蚀的比值 n 及坡长因子指数 m。
（5）坡位。坡位 (Slope position) 是指一个地形坡 纵剖面的上下位置，上坡位是靠近坡顶的位置，下坡位是靠 近坡脚的位置，中坡位为坡面的中间位置。可通过 ArcGIS 将坡向栅格数据转为矢量得到研究区所有的坡面小区，结 合 DEM 利用分区统计得到各个坡面内高程的最大值与最小 值，通过栅格计算器计算出中下坡位的临界值与中上坡位 的临界值：
口温度 501℃ 196℃ 78000Nm3/h
2 2020 年 7 月 8 日 15：00 500℃ 197℃ 78000Nm3/h
层次分析法分析(AHP)及实例教程
设定评价标准
根据问题背景和目标，设定合理的评价标准，如 成本、效益、风险等。
识别关键因素和指标
关键因素识别
分析影响决策目标的关键因素，如市 场需求、技术水平、资源条件等。
指标选取
针对每个关键因素，选取具体的评价 指标，如市场份额、创新能力、资源 利用率等。
构建递阶层次结构图
目标层
准则层
将决策目标作为最高层， 表示解决问题的总体目标。
层次分析法分析 (AHP)及实例教程
目录
• 层次分析法(AHP)概述 • 构建层次结构模型 • 构造判断矩阵与权重计算 • 实例教程：以某企业投资决策为例 • AHP优缺点及改进方向 • 总结与展望
01
层次分析法(AHP)概述
AHP定义与发展历程
定义
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、 层次化的分析方法。它通过将复杂问题分解为若干层次和因素，对各因素进行两两比较，构造 判断矩阵，进而计算各因素的权重，为决策问题提供定量依据。
对计算得到的权重进行一致性检 验，确保结果的合理性和准确性。
一致性检验与调整策略
一致性检验方法
通过计算一致性指标CI和随机一 致性指标RI，判断判断矩阵的一 致性。
调整策略
当判断矩阵不满足一致性要求时， 需要对判断矩阵进行调整，包括 调整元素值、重新构造判断矩阵 等方法，直至满足一致性要求。
注意事项
针对缺点提出改进措施
1 2
提高数据质量和数量
通过改进数据采集和处理方法，提高数据的质量 和数量，减少数据不准确和不完整对决策结果的 影响。
引入客观标准
在构建判断矩阵时，可以引入客观标准和量化指 标，减少主观判断对决策结果的影响。
构建基于层次分析法的文献信息资源评价指标体系
构建基于层次分析法的文献信息资源评价指标体系一、内容描述本文旨在探讨构建基于层次分析法的文献信息资源评价指标体系。
随着信息检索和获取的日益便捷，海量文献信息资源对人们的知识和研究产生了深远的影响。
为了从这些资源中筛选出高质量的信息，评价指标体系的构建显得尤为重要。
本文将首先介绍层次分析法的基本原理，然后详细阐述如何根据层次分析法科学地设计文献信息资源评价指标体系，并提供实证分析以验证其有效性和实用性。
本文的研究将为文献信息资源的评价和应用提供一种新的思路和方法，有助于相关领域的研究人员和管理者更好地利用现有资源，提高信息利用效率和质量。
1. 文献信息资源评价的重要性和必要性理论价值：传统的文献评价方法大多依赖于定性的主观分析，很难对大量文献进行客观量化评估。
层次分析法作为一种定量分析方法，能够充分利用人类的判断能力和逻辑推理，对文献信息资源进行多准则、多层次、多目标的综合评价。
实际需求：在信息高速发展的今天，用户在检索和利用文献信息资源时，需要一个标准化的评价体系作为依据，以便快速地筛选出符合自己需求的资源。
构建层次分析法的文献信息资源评价指标体系有助于实现这一目标。
指标体系的完善性：基于层次分析法的评价指标体系采用了多个维度、多个层次的评估标准，可以更全面、深入地对文献信息资源的质量、水平、价值等进行评价，使评价结果更具有权威性和参考价值。
可操作性：层次分析法可以将定性问题进行定量分析，使研究过程更加科学化和合理化。
该方法的计算过程相对简单，数据来源易于获取，可为实际操作提供便利。
构建基于层次分析法的文献信息资源评价指标体系具有重要的理论价值和实际需求，不仅有助于提高文献信息资源评价的客观性和准确性，还能满足用户的实际需求。
2. 层次分析法的基本原理和概念层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种多准则决策方法，由美国运筹学家沙迪福（Thorpe）于20世纪70年代提出。
一种基于层次分析法与灰色模糊综合评价法的项目效益评估方法[发明专利]
![一种基于层次分析法与灰色模糊综合评价法的项目效益评估方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/66312debd05abe23482fb4daa58da0116c171fb4.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811458806.X(22)申请日 2018.11.30(71)申请人 国网浙江省电力有限公司地址 310000 浙江省杭州市黄龙路8号申请人 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 浙江华云信息科技有限公司(72)发明人 陈锡祥 陈嵘 郑伟民 殷伟斌 孙可 楼杏丹 郁家麟 陈理 李春 郑朝明 范娟娟 刘伟 严清心 (74)专利代理机构 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217代理人 项军(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 10/10(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)(54)发明名称一种基于层次分析法与灰色模糊综合评价法的项目效益评估方法(57)摘要本发明专利的目的就是弥补现有技术的不足，提出一套适用于多能互补工程投资决策的通用、有效的综合效益评估方法，以指导综合能源服务企业进行合理科学投资与资产运营，为开展多能互补示范工程项目投资决策提供理论依据。
为此，本发明一种基于层次分析法与灰色模糊综合评价法的项目效益评估方法，建立一套多能互补工程项目综合效益评估指标体系；加入环境收益因素。
采用本发明所述技术方案，本发明提出了一套基于全寿命周期理论的多能互补工程成本-收益模型，用于从全寿命周期的时间角度全面评价多能互补工程项目的经济收益，并通过引入小型碳排放权交易将多能互补工程项目的环境收益转换为经济收益，定量的研究其对发电成本的降低作用。
权利要求书2页 说明书25页 附图1页CN 109902909 A 2019.06.18C N 109902909A1.一种基于层次分析法与灰色模糊综合评价法的项目效益评估方法，包括以下步骤：步骤1、基于多能互补工程项目综合效益评估原则，建立一套多能互补工程项目综合效益评估指标体系；步骤2、提出了一套基于全寿命周期理论的多能互补工程成本-收益模型，用于从全寿命周期的时间角度全面评价多能互补工程项目的经济收益，从而得到经济效应各个3级指标。
灰色关联分析模型
模型优化
01
改进灰色关联分析模型的计算方 法，提高模型的准确性和稳定性 。
02
引入人工智能和机器学习技术， 实现灰色关联分析模型的自适应 和智能化。
应用拓展
将灰色关联分析模型应用于更多领域 ，如金融、能源、环境等，挖掘各领 域数据之间的关联关系。
结合其他数据分析方法，形成更为综 合和全面的数据分析体系。
THANKS
感谢观看
通过灰色关联分析，可以挖掘出数据之间的内在联系，为决策提供依据，有助于提 高决策的科学性和准确性。
灰色关联分析模型的基本概念
灰色关联分析
灰色关联分析是一种基于因素之间发 展趋势相似或相异程度的分析方法， 用于衡量因素之间的关联程度。
灰色关联序
灰色关联序是根据灰色关联度的大小 对因素进行排序，从而找出主要影响 因素和次要影响因素。
灰色关联分析模型
• 引言 • 灰色关联分析模型的理论基础 • 灰色关联分析模型的实例应用 • 灰色关联分析模型的优缺点 • 灰色关联分析模型的发展趋势和展望
01
引言
灰色关联分析模型的背景和意义
灰色关联分析模型是一种用于处理不完全信息或不确定信息的数学方法，广泛应用 于经济、社会、工程等领域。
在实际应用中，由于数据的不完全性和不确定性，许多问题难以得到准确的分析和 预测。灰色关联分析模型的出现，为这类问题提供了有效的解决方案。
灰色关联度
灰色关联度是灰色关联分析中的核心 概念，表示因素之间的关联程度。通 过计算灰色关联度，可以判断各因素 之间的相似或相异程度。
灰色关联矩阵
灰色关联矩阵是表示因素之间关联程 度的矩阵，通过矩阵可以直观地看出 各因素之间的关联程度。
02
灰色关联分析模型的理论基础
基于层次分析与模糊数学综合评判法的治超工作评价研究
基于层次分析与模糊数学综合评判法的治超工作评价研究韩翔1，胡强2,糜江3，李明3(1.江西省交通运输厅治超办，江西南昌330002)(2•江西省公路管理局信息数据中心，江西南昌330002)(3.江西省交通科学研究院，江西南昌330200)摘要：本文提出一种基于层次分析(analytic hierarchy process,AHP)与模糊数学(fuzzy mathematics)综合评判法对治超工作进行客观评价,选取6项指标建立评价指标体系，并确定评价指标权重;通过Tinn-R软件构建各评价指标模糊矩阵，加权叠加各指标，计算出各治超工作评价等级和总分值，实现对治超工作准确科学的评价。
研究结果表明，选用的6项评价指标是有效的，对于治超工作评价具有现实意义。
关键词：层次分析(AHP)；模糊数学；治超工作;评价指标0前言随着公路网的不断加密完善，公路交通安全受到较多因素影响,具有很强的不确定性。
货车违法超限超载运输是造成公路交通不安全的主要因素，不但会破坏公路和桥梁设施，甚至诱发交通安全事故发生,危害人民的生命和财产安全。
怎样科学有效地评价一个区域的治超工作,达到对货车违法超限行为提前评估与分析,实现超限超载联防联控,制定出对治理货车超限超载行为的有效措施,变得十分重要。
本文依据治超工作的特殊性,选择贴近实际评价治超工作的指标，运用层次分析与模糊数学综合评判方法对治超工作进行了客观评价,得到评价总分值和评价等级。
该评价方法把定性与定量分析方法巧妙地统一起来，不但可以表达出评价过程中的不确定性，而且可以避免人为意识臆断对评价造成的不客观影响，更符合客观实际[1]°1建立评价指标体系由于治超工作的特殊性,既涉及到货运市场的客观因素、源头企业的管控情况，又包括路面治理的执法成效、区域范围内的违法超限超载习惯等，评价指标较多,关系复杂,如何建立评价指标体系关系到最终评判结果的准确性。
通过对众多数据的掌握和分析,依据科学性、可行性和代表性的原则,建立的治超工作评价指标体系如下:(1)路面查处数:指一定周期内在路面查处的违法超限运输车辆总数遥路面查处数能够相对直观地反映出治超工作路面治理的实际开展情况。
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨和研究基于层次分析法（AHP）的模糊综合评价方法，并探讨其在实际问题中的应用。
层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，利用数学方法确定各因素的权重，从而为决策者提供科学、合理的决策依据。
模糊综合评价方法则是一种处理模糊信息、进行多属性决策的有效手段，它通过对评价对象的各个属性进行模糊量化，实现对评价对象的综合评价。
将AHP与模糊综合评价方法相结合，可以充分发挥两者的优势，提高评价的准确性和有效性。
本文首先介绍了层次分析法和模糊综合评价方法的基本原理和步骤，然后详细阐述了基于AHP的模糊综合评价方法的构建过程，包括层次结构模型的建立、判断矩阵的构造、权重的计算以及模糊综合评价模型的构建等。
接着，本文通过具体案例，展示了该方法在实际问题中的应用过程和应用效果，验证了其可行性和实用性。
本文总结了研究成果，指出了研究中存在的不足和未来的研究方向，为相关研究提供了参考和借鉴。
二、基于AHP的模糊综合评价方法理论基础在复杂系统的评价过程中，往往需要综合考虑多个因素，每个因素又可能包含多个子因素，这就形成了一个多层次的评价结构。
在这种背景下，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）的结合就显得尤为重要。
这种方法结合了AHP的层次化结构和FCE的模糊处理特性，使得评价过程更加科学、合理。
层次分析法（AHP）是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的多准则决策方法。
它将复杂问题分解为各个组成因素，并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。
通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总的顺序。
层次分析法和灰色关联分析法的研究
层次分析法和灰色关联分析法的研究•相关推荐关于层次分析法和灰色关联分析法的研究在学习、工作生活中，大家最不陌生的就是论文了吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。
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我国是一个农业大国,要在我国实现全面建设小康社会的目标,必须解决好三农问题。
我国人口众多,人均占有耕地数量不到世界平均水平的一半。
在我国这样一个人多地少的国家发展农业生产,增加农民收入,必须十分重视农业科技的作用。
2012年中央一号文件专门就我国农业科技的发展进行了规划。
舒尔茨[1]指出科技投入是农业长期发展的主要动力,是实现传统农业向现代农业转变的关键因素。
国内一些学者对农业科技与农业增产、农民增收的关系进行了研究。
马梅芸[2]等研究了福建省农业科技投入对农业发展的贡献,测算出福建省农业科技投入对农业发展的贡献率。
汪博兴[3]就农业科技投入对经济增长的影响进行了脉冲响应分析,结果表明,只有不断加大财政农业科技投入,才能实现农业的长期可持续发展,才能推动国民经济的健康发展。
以上学者的研究结果将为笔者的研究提供有益的借鉴。
笔者以灰色关联理论为基础,定量分析我国农业科技水平与农业发展、农民收入的关系,旨在为发展我国农业科技提供参考。
1、数据来源、指标选取与研究方法1.1数据来源数据来源于《中国统计年鉴》(2002~2010)。
1.2指标选取笔者以农牧渔业总产值(记为A,单位:亿元)作为衡量农业发展水平的指标;以财政对于农业科技投入费用(记为B1,单位:亿元)、农业科技人才数量(记为B2,单位:人)、农林牧渔业专利授权量(记为B3,单位:件)作为衡量我国农业科技发展水平的指标。
农牧渔业总产值能够最大程度地体现农业生产的水平,因此,以此作为衡量我国农业生产水平的指标。
农民人均纯收入是衡量农民收入水平的最直接的指标,这个指标能够全面综合反映农民生活水平。
联系度改进TOPSIS法的中部六省区域创新能力研究
系 ，因此具有一定的理论价值和现实意义。
１ 区域创新能力评价指标体 系
１ ． １ 初 始指标 体 系的构 建
本文根据 《 中国区域创新 能力报告》中的评 价指标体系，遵循 区域创新能力评价指标设计的 科学性 、系统性 、可操作性和适用性等原则 ，初
课题 之一 。
新能力内涵的基础上 ，结合权威性 的 《 中国区域 创新能力报告》中对区域创新 能力 的定义 ，从 系 统的角度给出定义 ：区域创新能力是各创新主体 （ 企业、政府、科研机构和高校等）的知识创造能 力、 企业技术创新 能力、知识获取能力、创新 经 济绩效和技术创新环境组成的综合性系统。因此， 对 区域创新能力的评价需要遵循系统分析的思想 ， 而基于联 系度改 进 的 Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ法正 好体 现 了 系统 分
Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ法对 中部 ６省在 ２ Ｏ Ｏ ６— ２ ０ １ ０ 年 的区域创新能力进行动 态综合评价 ，得 出结论 ：中部 ６省的区域创 新
能力分为 ３ 级 ，湖 北为 第 １ 级 ，湖南、河 南为第 ２级 、安徽 、山西、江 西为 第 ３级 ；各 个省份 为提 高区域
创新能力亟待改善的指标 有差异 。此研究动态分析 了中部 ６ 省在 “ 十一五”规划期间的区域创新 能力状 况
成分分析法【 引 、灰色关联分析法【 、因素分析和 聚类分析相 结合 的方法【 ６ Ｊ 、粗糙集及 Ｂ Ｐ 神 经网 络 法［ 】 等。 国内外对 区域创新能力的研究 的主要有两个 方面的不足 ： （ １ ）对 区域创新能力 内涵的理解有 偏差 。（ ２ ）区域创新能力 的评价方法只是简单运
基金项 目：国家 自然科 学基金 资助项 目 “ 区 域科技 型人 才聚集 效应与 区域 科技创 新 能力互 动机理 研 究” ｌ 项 目编 号 ：７ ０ ９ ７ ３ ０ ８ ６ ）
“新一线”城市房地产投资潜力评价与分析——基于主成分-灰色关联度
4 房地产投资潜力评价模型构建与实证分析 4.1 数据获取与标准化
本研究将国家统计局发布的《中国统计年鉴
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房地产市场
CHINA REAL ESTATE
表 1：房地产投资潜力评价指标体系
并更新了 2019 年的我国 15 座“新一线”城市名单，这些“新一线”城市的房地产市场逐渐成为了各大
开发商们关注的焦点。通过建立影响城市房地产投资潜力的评价指标体系，在广泛使用的主成分分析评
价法的基础上，再结合了灰色关联度分析法、K-means 快速聚类分析法，建立了房地产投资潜力评价模型，
从宏观经济上对 2019 年“新一线城市”进行评价，以期找到具有投资潜力的城市房地产市场，为房地
2 相关研究概述 2.1 相关概念
房地产投资潜力：是指房地产投资者对房地 产项目期望的巨大资金利润和升值空间。投资潜力 应该从市场本来包含的投资机会和客观外在投资 环境等方面进行考虑，投资机会重点关注市场的 供需关系，投资环境受城市的自然、经济、政治、 社会和市场周期等因素影响。对房地产投资潜力进 行评价，就是站在投资者或政府管理者的角度，评
作者简介：赵彬，博士，重庆大学管理科学与房地产学院副教授。 周彦余，通讯作者，重庆大学管理科学与房地产学院硕士研究生。
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房地产市场
CHINA REAL ESTATE
多属性决策方法
多属性决策方法在许多实际问题中，我们需要从多个选择中挑选出一个最优解。
这些问题通常涉及到多个决策属性，例如成本、质量、可靠性、时间等等。
这些属性之间相互影响，有时候还会存在不确定性和模糊性。
如何有效地进行多属性决策，是一个十分重要的问题。
本文将介绍三种常见的多属性决策方法，分别是层次分析法、灰色关联度法和熵权法。
一、层次分析法层次分析法是一种按照结构层次进行分析的方法，它将复杂的多属性决策问题分解为若干层次，从而进行简化。
这种方法侧重于对决策问题中各个因素之间的相对重要性进行比较和排序，以确定最佳决策方案。
下面是层次分析法的基本思路：1.确定决策目标2.分解目标成为若干个层次，找出每个层次的准则和子准则3.构造层次结构模型4.构造判断矩阵，通过专家评价确定每个准则和子准则之间的相对重要性5.计算权重并得出最终方案这里简单介绍一下层次分析法的计算过程。
设有n个决策准则和n个决策方案，判断矩阵为A=(a[i,j])，其中a[i,j]表示准则i相对于准则j的重要程度。
首先，计算每个准则相对于其他所有准则的权重向量W=[w1,w2,…,wn]，其中wi表示准则i对应的权重，wi的大小与其在判断矩阵A中所处的位置有关。
然后，计算每个方案的得分向量V=[v1,v2,…,vn]，其中vi表示方案i在各个准则下的得分。
最终得到所有方案的加权得分，选择加权得分最大的方案作为最优决策方案。
二、灰色关联度法灰色关联度法是一种基于灰色系统理论的多属性决策方法。
其基本思路是将多个决策属性放在同一等级上，通过对各个属性值之间的相对关系进行量化，来评价方案的综合表现。
具体做法是首先将各个属性标准化，使得它们的取值范围相同。
然后，计算每个属性值与其他属性值之间的相对关系，从而得到各个方案的关联度。
最终选择关联度最大的方案作为最优决策方案。
三、熵权法熵权法是一种基于信息熵的多属性决策方法。
其基本思路是将每个属性的信息熵看做是一个衡量不确定性的指标，然后通过权重分配来最小化所有属性的信息熵的加权和，从而得到最优决策方案。
基于“两个融合”的新型工业化评价分析——以中部六省为例
自党的十六大提出新世纪头 ２ ０年要 走一条新型工业化
一
、
研 究 现 状 综 述
道路 以来 。 我国各地 区都 紧扣 新型工业化 的内涵要求 ， 在信 息化 与工业化 融合 、 高科 技含量与经济效 益 、 提 协调工 业化 与资源环境关 系、发挥 区域人力 资源 的 比较优势上积 极探 索。 寻求符合当地 区情 的新 型工业化实现路径 。 ０ ０年 国家 ２１ 发 改委批准设立沈 阳经 济区作为 国家新 型工业化综合 配套 改革试验 区． 更是体现 了国家在实现新型工业化上的宏观部 署与改革纵深推进的战略意图。“ 十二五” 规划提 出 ， 在未来
标， 并以 中部 六省 为例做 实证分析。结果表明 中部地区省域新 型工业化水平存在一定 差距 ， 并从 分项指标找 出形成 差距的原 因及各省在 发展 中存在 的问题 ， 以期针 对问题 与不足采取对策提 高中部各省的新型工业化 水平 。
关键 词 ： 新型工业化 ： 评价体 系； 中部 中图分 类号 ：１７２ ３ Ｆ ２ （６ ） 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ３ ８ ７ （０ ２ ０ — ０ ５ ０ １０ — ４ ７ ２ １ ）６ ０ ６ — ４
湖北社会科学 ２ １ ０ ２年 第 ６期
基于 “ 两个 融合＂的新 型工业化 评价分析
以 中部 六省 为例
杨 梅 郝 华勇 ，
（． １ 武汉科技大学 ， 湖北 武汉 ４ ０ ８ ； ． ３０ ０ ２湖北省委党校 ， 湖北 武汉 ４ ０ ２ ） ３ ０ ３
摘 要 ： 型 工 业化 是 欠 发 达 地 区 实现 区域 经济 发 展 的 必 由之 路 ． 过 紧扣 新 型 工 业 化 的 内涵要 求 ． 计 涵 盖 其 新 通 设 要 义的 省 域 综 合 评 价 体 系 ，纳入 了体 现 新 型 工业 化 精 髓 的 信 息 化 与 工 业 化 融 合 、服 务 业 与 制 造 业 融 合 两 项 大 类 指
基于灰色关联度分析确定宜居城市排名
基于灰色关联度分析确定宜居城市排名作者：贺兴辉王英新界樊晓菲来源：《神州·中旬刊》2017年第07期摘要：随着社会的不断发展，人们选择留在某个城市，不单是为了生存，更是寄托了自己的梦想与希望，宜居的城市不仅应具备物质丰足、生活便利等条件，而且应注重人们的切身感受，衡量城市的宜居性很有必要。
通过查阅相关文献，找出宿州，商丘等八个城市相关指标的数据，即相关指标为社会文明程度，经济发展状况，环境优美程度，生活便利程度，城市文化底蕴以及资源承载度；通过熵权取权法确定这些指标的权重；然后，通过灰色关联分析模型，建立评价宜居城市的关联度模型，计算出八个城市的相关度，最后通过相关度由高到低对八个城市的宜居性进行排名，即徐州>济宁>枣庄>宿州>商丘>连云港>宿迁>淮北。
关键词：熵权法；灰色关联度分析；宜居城市1.基于熵权法确定指标权重：1.1算法步骤：1.计算指标的熵值，可得第 j 个指标的熵值：（1）2.计算指标的差异系数，由（1）可得，第 j 个指标的差异系数：（2）3.计算熵权，由式（2）可得，第 j 个指标的熵权：（3）1.2模型求解：（见表1）2.基于灰色关联分析法建议宜居城市的评价模型：2.1算法步骤：1）确定比较序列：（4）比较序列Xi就是系统s中的第i个参评单元。
2）计算关联系数：（5）将熵权法求得的各指标权重代入该试中。
3）计算关联度，对于同一比较序列Xi的不同指标数值，可以算出与参考序列X0相关指标的相关系数，显然，这样的信息过于分散，也不便于比较，为了从整体上表述比较序列Xi对参考序列X0的关联程度，邓聚龙教授定义灰色关联度R0i如下：（6）值越大，比较序列与参考序列的关联性越好，关联程度就越大。
4）各个比较序列的关联度的大小排序。
2.2模型求解：（见表2）画出相关图像，如图1所示：图1 宿州，商丘等八个城市的关联度由关联度大小可知，这八个城市的宜居程度由大到小的排列为：徐州>济宁>枣庄>宿州>商丘>连云港>宿迁>淮北本文通过灰色关联度分析来确定宿迁等八个城市的宜居性排名，通过熵权法算相关指标的权重，显著的减少了误差，增加了模型的可靠性与可信度，因此具有较好的推广性。
试论公路交通适应性评价方法
试论公路交通适应性评价方法一、适应性的含义公路交通和经济发展有着必然联系，这两者是相互影响、相互制约的。
公路交通同经济发展适应性主要指的是公路交通系统内部各个方面、各个层次、各个阶段与经济发展相互协调、相互促进，而且在不断发展过程中更好的保障经济可持续发展。
具体而言，公路在建设过程中，需要以合理的空间布局、等级结构以及路网功能等等比例，满足社会经济发展衍生出的交通需求。
满足环境发展，保障生态环境平衡、保障环境生产能力、保障经济发展战略，能够使得经济和环境可以保持一致。
在发展过程中，使得经济结构得到优化，公路管理以合理的运输、科学的服务，满足经济建设需求，更好的推动经济可持续发展。
二、评价指标体系基于社会经济发展和公路交通适应性含义，在对网络系统状态特性以及功能进行分析之后，坚持指标与评价目标一致性且具有系统性、直观性、可测性、可比性和稳定性等原则，建立起若干的评价指标。
选择层析分析方法对这些指标进行简化的筛选，最终确立出评价标准。
类别主要包含，公路规模、公路布局、公路状态、公路管理方法于管理制度。
指标主要有公路网密度、行政村通达率、公路网网连通度、好路率、公路绿化历程率、高速公路管理信息化水平、法律以及法规完备率，经过分析之后确定出来的适应性评价标准。
三、评价方法（一）指标客观权重模糊综合评价确定出权数常用的方法，一般主要有的方法是最小二乘法、一般加权和法、本征向量法、字典序法等等。
这些模糊评价方法在进行分析时，有一定的优势也有一定的劣势。
需要根据实际的分析对象来确定出分析方法，因为每种方法的准确率，分析的关键点不一致。
而且，这些赋权的方法一般都含有随意性，需要专家组进行优选分析之后再确定出来。
一般而言，在比较和分析过程的工作量非常大，确定出权重也是折中或者是调和方式中得出的，一般都很难符合客观实际需求。
在进行分析公路时，选择的是点计算权重的客观赋值方法，该方法可以更加理想化的计算出加权欧式最小距离，可以计算出整体公路基本情况。