耦合度和耦合协调度计算示例excel
利用Excel进行配合力分析的实用技巧
重新计算。而编写计算机程序进行统计分析 ， 过程较繁琐 ， 专业性 有错误 ， 确认无误后 ， 将工作表保护起来 ， 只有数据输入区域保持 较强， 需要使用者有扎实的相关专业知识。 可更改状态。保护工作表的方法为 ： 点击“ 工具 ” 保护” 允许 一“ 一“ 设定几个可以更改的数据输入区 ； 然后再点击 “ 工 笔者在利用 Ｅ ｃｌ ｘｅ进行数据统计分析时发现 ， Ｅ ｃｌ 在 ｘｅ工作表 用户编辑区域” 中， 若某一单元格 Ａ的数 据， 是由另一个单元格 Ｂ或若干单元格 具” “ 一 保护” 保护工作表” 一“ 输入一个简单的密码， 注意将密码注
２０． 将待分析数据输入～个 Ｅ ｃｌ ｘｅ工作表的特定区域 ，然后从原 学 ，０ ２
始数据出发， 根据参考文献ｆ】 ２ 上提供的公式进行计算。计算时 ， 将 处理数 ｋ各个 ＤＦ 、 、 值 各个 Ｓ 、 Ｓ矫正数 Ｃ等的计算结果一一列出， 然后根据以上这些数值计算方差分析结果 ，并列成一个标准的方 差分析的表格形式 。 可以把 Ｆ 值所在的单元格设置成“ 条件格式” ， 使其在 Ｆ 值不同情况下显示不同的相关数据的计算 ，计算 的方法有多种： 利用计算器计算 ， 利用 Ｅ ｃｌ ｘｅ进行统计分析 ， 利用 析， 利用 Ｓ Ｓ Ａ 统计软件『 １ １ 。其中 ， 利用计算器计算是～个非常繁琐
条件 格式 ” 。 ＶｓａＢ ｓ 语言 、ＯＲ Ｒ Ｎ 语言编写计 算机程序进行统计 分 元 格要 设 置“ ｉ ｌ ａｃ ｕ ｉ Ｆ Ｔ Ａ 的过程 ， 且有些 步骤 的计 算过程 稍一 疏忽 就 可能 前功尽 弃 ， 须 某一睦状的配合力分析完成之后，要仔细检查一下计算过程有没 而 必
组 ＤＦ时 ， 知道 “ ” 我们 区组 Ｄ ＝ 一 ” “＝ ”如果 在 “ Ｆ ｎ １且 ｎ ３ ， 区组 ＤＦ的 ”
耦合的公式(二)
耦合的公式(二)耦合的公式是一种描述不同物理量之间相互影响程度的数学关系。
在许多领域中，耦合公式被广泛应用于物理学、电子工程、机械工程等领域。
下面是几个常见的耦合公式及其解释说明。
1. 电磁感应定律•描述电磁感应现象的公式。
•公式：ε=−dΦdt•解释说明：该公式表示电磁感应产生的电动势（ε）与磁通量的变化率（dΦdt）成反比。
2. 温度传导方程•描述物体温度分布变化的公式。
•公式：∂T∂t=α∇2T•解释说明：该公式表示物体内部温度（T）随时间（t）的变化率与温度的拉普拉斯算子（∇2）成正比，比例常数为热扩散率（α）。
3. 动量守恒方程•描述流体动力学中流体运动的公式。
•公式：ρdvdt=−∇P+μ∇2v+ρg•解释说明：该公式表示流体的质量密度（ρ）与速度（v）随时间的变化率与压力（P）梯度、粘度（μ）乘以速度的拉普拉斯算子、重力加速度（g）的和成正比。
4. 共振频率公式•描述谐振系统共振频率的公式。
•公式：f n=12π√km•解释说明：该公式表示谐振系统的共振频率（f n）与系统的劲度系数（k）和质量（m）成正比。
5. 激光增益公式•描述激光器增益的公式。
•公式：G=σNL•解释说明：该公式表示激光器的增益（G）与激光介质的截面积（σ）、粒子数密度（N）和光程长度（L）的乘积成正比。
这只是几个常见的耦合公式示例，实际应用中还存在更多不同领域的耦合公式。
这些公式可以帮助科学家和工程师更好地理解物理现象和系统行为，并在设计和优化过程中起到重要作用。
耦合协调度分级
耦合协调度分级
耦合协调度分级是指将系统中的各个子系统或任务根据它们之间的相
互关系和交互程度进行分类，并按照一定的调度策略进行协调和控制，以提高系统的效率和稳定性。
这是目前很多复杂系统的常用调度方法。
具体来说，耦合协调度分级可以分为以下几个层次：
1. 无关耦合：指各个子系统之间没有任何关系或关系很弱，可以独立
地运行，互相之间没有任何影响。
这种情况下，各个子系统可以通过
并行运行来提高整个系统的效率。
2. 松耦合：指各个子系统之间存在一定的联系和交互，但影响不是很大。
这时，可以通过各种调度策略来优化各个子系统之间的资源利用，以提高系统的效率。
3. 紧耦合：指各个子系统之间存在很强的关系和交互，相互之间极易
相互影响和干扰。
这时，需要通过精细的调度和协调来控制各个子系
统之间的交互，以保证整个系统的稳定性。
4. 超耦合：指各个子系统之间的交互非常复杂和庞大，不仅相互之间
极易互相干扰，而且很难确定优化方案。
这时，需要采用一些高级的
协调和控制方法，如人工智能和机器学习等，以实现系统的稳定性和
高效性。
总的来说，耦合协调度分级是一个非常重要的调度方法，可以帮助我
们更好地控制复杂系统，提高系统的效率和稳定性。
随着科技的不断
发展和创新，我们相信耦合协调度分级会在更多领域得到应用和拓展。
运筹学课程设计(lingo和excel规划求解)
一、课程设计题目 《运筹学课程设计》 二、课程设计的目的 1.培养学生理论联系实际的工作作风，严肃认真、实事求是的科学态度和勇于探索的 创新精神。 2.培养学生综合运用所学运筹学知识与运用软件分析和解决工程技术问题的能力。 3.通过课程设计实践，训练并提高学生在运筹学模型建立、综合运用EXCEL和LINGO求 解模型和使用办公软件编写技术文档等方面的能力。 三、课程设计的主要内容和要求（包括原始数据、技术参数、设计要求、工作量要求 等） 1. 自选题目：从教师所给练习册和教材中各选两题，每题10分。 2. 提高题目： 在教师给定的五道题中选择三道题，建立数学模型并求解，每题20分。 1) 智能手机的生产计划 某 IT 制造商生产三种型号的智能手机，每季度的合同需求量如下表所示：
五、主要参考文献 [1] 谢金星, 薛毅. 优化建模与LINDO/LINGO软件. 北京: 清华大学出版社, 2005年7 月第1版. [2] 袁新生, 邵大宏, 郁时炼.LINGO和Excel在数学建模中的应用. 北京: 科学出版 社, 2007年1月第1版.
交通运输学院课程设计
[3] 马建华. 运筹学. 北京: 清华大学出版社, 2014年7月第1版. [4] 林健良. 运筹学及实验. 广州：华南理工大学出版社, 2005年9月第1版. [5] 邢光军, 孙建敏等. 实用运筹学：案例、方法及应用. 北京: 人民邮电出版社, 2015年6月第1版. [6] 李引珍. 管理运筹学. 北京：科学出版社, 2012年9月第1版. [7] 陈士成. 实用管理运筹学——基于Excel. 北京: 清华大学出版社, 2011年4月第1 版. [8] 叶向. 实用运筹学——运用Excel 2010 建模和求解. 北京： 中国人民大学出版社, 2013年5月第2版. [9] 王泽文. 数学实验与数学建模案例.北京：高等教育出版社, 2012年9月第1版. [10] 张杰, 郭丽杰等. 运筹学模型及其应用. 北京: 清华大学出版社, 2012年8月第1 版. [11] Excel Home 编著. Excel应用大全. 人民邮电出版社,2008年3月第1版 [12] 王文平,侯来银,来向红主编. 运筹学. 北京：科学出版社,2007 年.
应用Excel进行沥青混合料配合比设计的优化计算
V ol117 N o15公 路 交 通 科 技2000年10月JOURNA L OF HIGHWAY AND TRANSPORT ATION RESEARCH AND DEVE LOPMENT 文章编号:1002Ο0268(2000)05Ο0013-02应用Excel进行沥青混合料配合比设计的优化计算杨慧光,叶燕呼,滕雪峰(广东省交通科学研究所,广东 广州 510420)摘要:应用Excel的“规划求解”功能进行沥青混合料配合比设计的优化计算,可以求出混合料中各集料的最佳用量,并可利用“图表向导”功能绘出级配要求和合成级配曲线图。
关键词:配合比;优化;规划求解;图表向导中图分类号:U41612 文献标识码:AOptimized Calculation of Bitumen Mix De sign by ExcelY ANG HuiΟguang,YE YanΟhu,TENG XueΟfeng(G uangdong Provincial C ommunications Science Research Institute,G uangdong G uangzhou 510420,China)Abstract:This paper presents optimized calculation of bitumen mix design by use of“planning sloution”function of Excel to get the opti2 mal quantities of each of the aggregates;and the requirements and composite gradation curve can be plotted by use of the“graph guide”function1K ey words:Mix proportion;Optimization;Planning s olution;G raph guide在沥青混合料配合比设计中,往往人工轧制的各种矿料的级配很难完全符合某一级配的范围,通常采用二种或二种以上的集料配合起来才能满足级配要求。
城市生态系统健康与耦合协调度评价——以长沙市为例
第37卷第3期2023年6月南华大学学报(自然科学版)Journal of University of South China(Science and Technology)Vol.37No.3Jun.2023收稿日期:2023-01-06基金项目:湖南省科技厅科技计划重点项目(2015SK2003);湖南省哲学社会科学基金项目(18YBQ106);衡阳市科技厅重点实验室项目(2018KJ113)作者简介:凌宁远(1997 ),女,硕士研究生,主要从事城乡生态规划与设计等方面的研究㊂E-mail:347044611@qq.com㊂∗通信作者:齐增湘(1972 ),男,副教授,博士,主要从事景观生态规划等方面的研究㊂E-mail:610975289@DOI :10.19431/ki.1673-0062.2023.03.013城市生态系统健康与耦合协调度评价 以长沙市为例凌宁远1,齐增湘1,2,3,李㊀涛1,2,蒋㊀娜1(1.南华大学松霖建筑与设计艺术学院,湖南衡阳421001;2.生态型区域 城市规划与管理衡阳市重点实验室,湖南衡阳421001;3.湖南省健康城市营造工程技术研究中心,湖南衡阳421001)摘㊀要:城市生态系统健康是城市综合发展过程中对生态环境所产生影响的反馈㊂目前对于此类型的评价模型和方法较成熟,但是缺乏一套相对完善的评价指标体系㊂本文根据自然 社会 经济复合生态系统理论构建长沙市生态系统健康评价指标体系㊂结合大数据和传统数据,用基于熵权的模糊综合法对2010 2020年期间长沙生态系统健康和整体协调度进行评价㊂研究结果表明:1)2010年芙蓉区城市生态系统健康隶属等级最高,为0.55㊂望城区耦合协调度水平最高,为0.721㊂2)2020年芙蓉区城市生态系统健康隶属等级最高,达到0.564且协调水平最高,为 良好协调 ㊂3)2010 2020年期间,长沙市各区的生态系统健康均得到改善提高,但是耦合协调度等级变化较大㊂关键词:长沙市;自然-社会-经济复合生态系统;城市生态系统健康;耦合协调度中图分类号:X171文献标志码:A文章编号:1673-0062(2023)03-0091-08Evaluation of Urban Ecosystem Health and Coupling Coordination Degree :A Case Study of Changsha CityLING Ningyuan 1,QI Zengxiang 1,2,3,LI Tao 1,2,JIANG Na 1(1.Solux College of Architecture and Design,University of South China,Hengyang,Hunan 421001,China;2.Hengyang Key Laboratory of Ecological Region-Urban Planning,Hengyang,Hunan 421001,China;3.Hunan Healthy City Construction Engineering TechnologyResearch Center,Hengyang,Hunan 421001,China)Abstract :The health of urban ecosystem is the feedback of the influence of ecological en-vironment in the process of urban comprehensive development.At present,the evaluation第37卷第3期南华大学学报(自然科学版)2023年6月models and methods of urban ecosystem health are mature,but there is a lack of a set ofrelatively perfect evaluation index system.Based on the theory of natural-social-economiccomplex ecosystem,this paper constructs the index system of urban ecosystem health eval-uation in Changsha bining big data and traditional data,the fuzzy comprehensiveevaluation method based on entropy weight was used to evaluate the health and overall co-ordination degree of urban ecosystem in Changsha City during2010 2020.The resultsshowed that:(1)Furong District had the highest level of urban ecosystem health in2010,which was0.55.Wangcheng District has the highest level of coupling coordination,whichis0.721.(2)In2020,Furong District had the highest level of urban ecosystem health,reaching0.564and the highest coordination level,which was considered as good coordi-nation .(3)During2010 2020,the ecosystem health of all districts in Changsha Citywas improved,but the coupling coordination degree changed greatly.key words:Changsha city;natural-social-economic complex ecosystem;urban ecosystemhealth;degree of coupling coordination0㊀引㊀言城市生态系统是一种特殊的人工生态系统,由社会经济㊁自然环境和科学技术共同组成㊂伴随着城市化水平的提高,一系列生态问题使城市生态系统面临新的挑战㊂‘ 健康中国2030 规划纲要“中提出要协调城市与人民发展,将健康城市作为本纲要建设的重点㊂城市是生态系统健康评价的一个重要方面,即如何良好运行该系统[1]㊂20世纪50㊁60年代,全球的环境问题日益凸显,人类活动与环境健康的矛盾凸显,因此生态系统健康开始受到关注㊂最早由D.J.Rapport[2]提出生态系统健康的概念,是指某种类型的生态系统具有稳定和可持续发展以及满足人类需求,同时拥有对外界压迫的自我调节的潜能㊂社会和城市居民的健康是城市生态系统健康更重要的表现,因此迫切需要运用适当的评价方法和有效的评价指标来促进城市健康运行和整体协调发展㊂近年来,相关组织成立并开始对生态系统健康进行研究,专家学者将城市纳入到生态系统健康中并开展相关研究㊂在评价方法方面,以模糊综合评价[3]㊁物元模型[4]㊁能值分析[5]㊁正态云模型[6]㊁集对分析[7]和综合指数评价[8]等数学模型对生态系统健康评价研究㊂在评价指标上,W.J. Li[9]沿用了活力 组织结构 恢复力(vigor-or-ganization-resilience,VOR)综合化的模型,利用活力 组织结构 恢复力 维护生态系统的服务功能(vigor-organization-resilience-services,VORS)模型构建生态系统健康相关指标㊂J.M.Spiegel[10]在生态系统健康评价体系研究中采用驱动力 压力 状态 暴露 影响 响应模型(driving force-pressure-state-exposure-effects-action,DPSEEA)㊂在空间尺度上,Z.Y.Wang[11]将闽南金三角地区的县作为研究区,从空间上分析该尺度的生态系统健康㊂李嘉琪[1]以市为单位,对长株潭城市群范围的城市进行生态系统健康评价㊂当前多数文献是基于压力 状态 响应(pressure state re-sponse,PSR)[12]和驱动力 压力 状态 影响 响应模型(diving force-pressure-state-influence-re-sponse,DPSIR)[13]构建相关指标㊂但是以上所提出的模型较多的是通过自然特征构建指标,缺乏考虑引入社会㊁经济方面因素最终导致结果跟实际情况存在出入㊂城市是由自然㊁社会㊁经济系统三个子系统共同组成的复杂人工系统,城市的发展也与三者密切相关㊂本文结合城市特点以长沙市为例,综合考虑对城市生态系统健康影响因素,融入当前多源地理空间数据和传统数据,构建以马世骏和王如松[14]学者提出的自然 社会 经济复合生态系统作为本文的评价模型指标㊂基于定性与定量相结合的熵权模糊综合评价法和耦合协调模型,对长沙市六区2010 2020年的生态系统健康状况和协调度评价,评估城市生态系统健康及协调度状况,为长沙市健康综合发展提供科学依据,促进人与自然协调发展㊂1㊀研究区概况及数据来源1.1㊀研究区概况长沙市位于湖南省东北部,其属于亚热带季风气候,全年气候温和,地势平坦㊁降水充足,市区第37卷第3期凌宁远等:城市生态系统健康与耦合协调度评价 以长沙市为例2023年6月年均降雨量达1361.6mm,雨热同期㊂依靠丰富的地形地貌㊁肥沃的土壤㊁充足的水源和良好的气候,拥有富裕的生物㊁矿产和植物资源㊂研究区范围内的土地利用类型主要以耕地㊁林地㊁草地和建设用地为主㊂在社会经济方面,根据统计年鉴数据,到2020年长沙市包括6个市辖区㊁1个县㊁代管2个县级市㊂本文研究范围主要为6个市辖区,面积为2150.9km2,建成区面积为483.8km2,人口为373万人㊂长沙市拥有较为完善的交通基础,在研究区域内形成铁路㊁公路㊁水运等交通运输体系㊂作为湖南省的省会城市,当前以服务业为主形成八大产业作为长沙市经济发展的重点,在城市发展中拥有较大的潜力㊂对长沙市的城市生态系统健康进行研究和探讨并提出相应的建议措施是促进长沙人口资源环境协调发展的重要途径㊂1.2㊀数据来源及数据处理研究范围内的人口㊁社会经济及环境数据来源于长沙市统计年鉴和各区统计公报㊂行政区划图及空间分辨率为30m的长沙市2010㊁2020年遥感影像Landsat TM数据来源地理空间数据云(/),将遥感数据解译处理后在Fragstats4.0进行景观格局指数数据的处理㊁计算㊂兴趣点(point of interest,POI)数据联合高德地图开放平台web服务的应用程序编程接口(application programming interface,API),通过Py-thon编程爬取数据后将其处理㊁分类,在ArcGis 中对,POI数据进行空间分析㊁统计㊁可视化处理㊂结合公开地图(open street map,OSM)数据平台提取道路数据,对不同等级和不同区域的道路数据进行编辑处理,得到长沙市各区的道路等级数据㊂2㊀研究方法2.1㊀指标体系的构建根据自然 社会 经济复合生态系统模型选取城镇最大用地斑块指数㊁景观多样性指数㊁空气质量优良天数㊁人口自然增长率㊁城市干道路网密度㊁居住环境便利性㊁人均GDP收入㊁第三产业生产值占GDP比重㊁环境保护支出占GDP比重等20项指标构建长沙市城市生态系统健康评价指标体系,如表1所示,并根据熵权法确定最终指标的权重㊂2.2㊀评价方法2.2.1㊀计算长沙市生态系统健康评价模型本研究以自然 社会 经济系统模型构建了20个关于城市生态系统健康的评价指标㊂生态系统健康是一个模糊的体系和相对的概念,从而采用模糊综合法对城市健康状况评价㊂通过运用熵权法得到较为客观㊁科学的指标权重,有效的反应信息熵的价值[15]㊂本文的城市生态系统健康评价模型为:H=WˑR(1) R=R11R12R13 R1jR21R22R23 R2jR31R32R33 R3j︙︙︙︙R i1R i2R i3 R ijéëêêêêêêêùûúúúúúúúR ij=w1w2 w n()ˑr1ir2ir ijéëêêêêêùûúúúúú式中:H为生态系统健康综合评价;W为自然㊁社会㊁经济子系统对城市生态系统健康的权重矩阵W=(W1,W2,W3);R ij表示第i个评价要素在第j 等级的隶属度;w n是基于熵权法计算出的各个指标的权重;r ij表示第i个指标在第j个等级的隶属度㊂模糊综合评价法主要是计算隶属度,对于指标隶属度的计算分别为正向指标和负向指标计算:①正向指标a.当X i<S i,1时,r1=1,r2=r3=r4=r5=0(2)㊀㊀b.当S i,jɤX iɤS i,j+1时,r i,j+1=(X i,j-S i,j)(S i,j+1-S i,j),r i,j=1-r i,j+1(3)其他隶属度为0c.当X i>S i,5时,r5=1,r1=r2=r3=r4=0(4)㊀㊀②负向指标a.当X i>S i,1时,r1=1,r2=r3=r4=r5=0(5)㊀㊀b.当S i,j+1ɤX iɤS i,j时,r i,j+1=(X i,j-S i,j)(S i,j+1-S i,j),r i,j=1-r i,j+1(6)其他隶属度为0c.当X i<S i,5时,r5=1,r1=r2=r3=r4=0(7)式中:X i为第i个指标对应的现状值,S i,j为现状第37卷第3期南华大学学报(自然科学版)2023年6月值X i对应的第i个指标的第j个等级的标准健康值,S i,j+1为第i个指标的第j+1个等级的标准健康值㊂表1㊀长沙市生态系统健康评价指标分级标准及权重Table1㊀Classification criteria and weights of urban ecosystem health evaluation indicators项目层序号指标层很不健康不健康亚健康较健康健康权重自然系统1城镇用地最大斑块指数(Largest patch index,LPI)30252015100.062 2森林覆盖率/%30354045500.033 3景观斑块密度(patch density,PD) 1.65 1.4 1.150.950.80.060 4景观多样性指数(Shannon s Diversity Index,SHDI)1.210.80.650.50.095 5景观蔓延度指数(Contag)25354555700.034 6空气质量优良率/%204060801000.129社会系统7人口自然增长率/ɢ13119750.037 8人口密度ρ800070005000400030000.026 9城市化水平/%10304055800.026 10工业聚集密度ρ0.770.620.520.360.30.029 11城市干道路网密度ρ1 1.22 2.430.071 12恩格尔系数/%50403530250.025 13居住环境便利性/%8101316200.063经济系统14人均GDP收入/万元0.73510200.044 15GDP增长率/%2468100.038 16GDP能耗/%2 1.510.70.50.029 17城市声环境健康性/%35455570850.030 18第三产业生产值占GDP比重/%0.30.40.50.60.80.036 19环境保护支出占GDP比重/%0.51 1.5230.093 20社会固定投资占GDP比重/%0.10.450.60.810.0402.2.2㊀城市生态系统健康耦合协调度评价模型在城市生态系统健康中,不仅要求各个子系统及整体系统的健康状态同时要考虑各个子系统之间的和谐度㊂耦合协调是用于分析事物的协调发展水平,城市生态系统健康是追求子系统的协同发展,促进整体向更高层次进步[16]㊂评价城市生态系统健康的自然㊁社会㊁经济系统三者之间的耦合协调度,在城市生态系统健康的基础上进一步研究城市整体和子系统间和谐性,通过协调度水平体现协调程度的好坏㊂具体公式为:耦合度:C=3ˑ{U1ˑU2ˑU3/(U1+U2+U3)3}1/3(8)发展水平:T=W1ˑU1+W2ˑU2+W3ˑU3(9)协调度:D=CˑT(10)式中:C为三个子系统之间的耦合度;U1㊁U2㊁U3分别为自然㊁社会㊁经济系统的综合评价值;W为系统的权重系数;T为三个子系统综合得分;D为协调度㊂2.3㊀城市生态系统健康评价指标分级标准本文根据参考文献以及综合考虑长沙市区的现实情况,将城市生态系统健康指标划分为5个等级,分别为很不健康㊁不健康㊁亚健康㊁较健康和健康[1,17]㊂本文存在部分无法确定划分等级的指第37卷第3期凌宁远等:城市生态系统健康与耦合协调度评价 以长沙市为例2023年6月标,根据收集㊁计算和比较六区数据确定健康和很不健康的标准,基于此标准上下浮动20%得到较健康㊁亚健康和不健康三个等级,最终确定本文的城市生态系统健康等级表(表1)㊂根据相关文献将耦合协调度参考文献[18]划以下分成七个等级分别为失调(0,0.3)㊁严重失调[0.3,0.4)㊁中度失调[0.4,0.5)㊁勉强失调[0.5,0.6)㊁中等协调[0.6,0.7)㊁良好协调[0.7,0.8)㊁优质协调[0.8,1.0][19]㊂3㊀结果及分析3.1㊀评价结果根据上述计算得到2010 2020年长沙市六区自然㊁社会㊁经济子系统和综合的城市生态系统健康指数以及六个区子系统三者之间的耦合协调度指数㊂整体的长沙市区城市生态系统健康以及各市各系统健康程度与耦合协调度结果见表2㊁表3㊁图1㊁图2㊂表2㊀长沙市2010年城市生态系统健康及耦合协调度整体评价值Table2㊀Overall evaluation value of urban ecosystem health and coupling coordination degree in Changsha in2010区域各健康级别隶属度很不健康不健康亚健康较健康健康健康所属等级耦合协调度协调度所属等级芙蓉区0.2730.0790.0980.1800.370健康0.682中等协调开福区0.3290.0410.1800.1320.318很不健康0.688中等协调天心区0.4000.0960.1120.2030.189很不健康0.551勉强失调望城区0.3780.0680.1100.1280.316很不健康0.721良好协调雨花区0.2980.1510.0920.1840.275很不健康0.686中等协调岳麓区0.3670.0870.0880.2130.245很不健康0.629中等协调表3㊀长沙市2020年城市生态系统健康及耦合协调度整体评价值Table3㊀Overall evaluation value of urban ecosystem health and coupling coordination degree in Changsha in2020区域各健康级别隶属度很不健康不健康亚健康较健康健康健康所属等级耦合协调度协调度所属等级芙蓉区0.2080.0300.1980.1640.400健康0.701良好协调开福区0.2040.0920.1580.2400.306健康0.566勉强失调天心区0.2530.0210.2360.2510.239很不健康0.560勉强失调望城区0.1910.1340.1280.3020.245较健康0.678中等协调雨花区0.2230.1210.1540.2300.272健康0.614中等协调岳麓区0.2530.0340.1330.3350.245较健康0.651中等协调3.1.1㊀2010年城市生态系统健康及耦合协调度评价长沙市城市生态系统健康从高到低分别为:芙蓉区>雨花区>岳麓区>开福区>望城区>天心区㊂如表2所示,长沙市六区中仅芙蓉区健康隶属等级为健康㊂属于很不健康评价等级的区域有5个,其中对于健康与较健康隶属度之和最大的区域是雨花区(0.459),最小的是天心区(0.392)㊂很不健康㊁不健康和亚健康评价等级中最高值是天心区(0.608),最低值是雨花区(0.541)㊂说明雨花区是属于这5区中城市生态系统健康状况最好的区域㊂芙蓉区的子系统健康状况较好,区域基础设施的建设为经济的发展提供了良好的基础,GDP的增长加大对自然环境改善的投资,提高其健康水平㊂天心区社会系统健康发展缓慢,造成天心区是六区中健康等级最低的区域㊂结合耦合协调度计算(见图1),自然㊁社会和经济子系统协同发展水平得出耦合协调度排序为:望城区>开福区>雨花区>芙蓉区>岳麓区>天心区㊂从各系统健康程度与耦合协调度结果可知,芙蓉区㊁开福区和雨花区的经济发展水平高,第37卷第3期南华大学学报(自然科学版)2023年6月人均GDP 收入位于六区的前列,经济的快速发展促进区域基础设施的建设,提高了人类的精神生活水平,进而提升对自然环境的保护意识㊂经济振兴必然促进社会发展,增加积累,促进社会对自然环境的保育和改善[15]㊂望城区在环境保护方面的投入高,自然生态环境是人类赖以生存的空间,在创造健康空间和减少物质能量消耗方面起着重要的作用㊂因此,望城区㊁开福区和雨花区耦合协调水平高㊂天心区自然和社会发展水平处于六区最弱,区域基础设施建设发展缓慢,缺乏组织管理和自然环境的建设,进而影响区域整体耦合协调度水平㊂图1㊀2010年各区子系统健康耦合协调度关系图Fig.1㊀Graph of health coupling coordination degree of subsystems in different districts in 20103.1.2㊀2020年城市生态系统健康及耦合协调度评价长沙市2020年城市生态系统健康水平排序为:芙蓉区>开福区>雨花区>岳麓区>望城区>天心区㊂如表3所示,长沙市六区中有3个区是健康等级,2个区是较健康水平㊂对于健康评价等级中芙蓉区(0.564)的健康与较健康的隶属度之和最大,雨花区(0.502)隶属度之和最小;很不健康㊁不健康和亚健康评价等级最高的是雨花区,最低的是芙蓉区㊂在较健康评价等级中,岳麓区(0.58)的健康和较健康隶属度之和高于望城区(0.547)㊂芙蓉区㊁开福区和雨花区的社会系统健康呈现明显优势,较高的社会系统推动自然和经济系统的发展㊂天心区子系统三者健康状态不显著,自然和社会系统健康位于六区末尾,整体的区域健康隶属度最低㊂2020年长沙市耦合协调度为:芙蓉区>望城区>岳麓区>雨花区>开福区>天心区㊂由图2可知,芙蓉区的社会系统位于长沙市区的首位,社会发展水平提升了居民的科技与教育水平,提高居民精神素质,进而促进经济与自然水平协调发展㊂望城区的自然系统与经济系统发展水平较其他五区更强,经济的发展加大自然环境环保方面的投入和改善,促进城市综合生态系统健康耦合协调度更具优势㊂天心区和开福区自然和经济系统水平呈现较弱的现象,经济发展和生态环境建设缓慢,结合耦合协调度计算,致使该两区的耦合协调水平和等级处于末位㊂图2㊀2020年各区子系统健康耦合协调度关系图Fig.2㊀Graph of health coupling coordination degree of subsystems in different districts in 20203.2㊀城市生态系统健康及耦合协调度时空变化特征3.2.1㊀2010 2020年长沙市各区城市生态系统健康评价2010 2020十年期间长沙各区的城市生态系统健康呈现向好发展的趋势㊂开福区和雨花区从很不健康向健康方向发展,望城区和岳麓区因区域自然㊁经济系统健康进步促进整体向较健康发展㊂天心区在十年的发展期间,自然系统健康降低,社会和经济系统健康进步不显著,现区域的生态系统健康状况不容乐观,依旧处于很不健康的模式㊂但是在此期间健康隶属度占比提高,反映天心区对于区域生态系统健康状况有察觉并引起重视㊂3.2.2㊀2010 2020年长沙市各区城市生态系统健康耦合协调度评价根据耦合协调度结果可知,在此期间芙蓉区㊁岳麓区和天心区自然㊁社会和经济系统协调度水平提升促进综合的耦合协调度增加㊂天心区虽处于勉强失调的等级,但是协调度呈现上升㊂其他三个区整体的耦合协调度呈现减少的趋势,造成此现象的原因主要是自然和社会系统发展水平的下降㊂开福区表现最为显著,在2010 2020年间该区域由中等协调下降成勉强失调㊂因此提高区域自然和社会子系统的发展水平是提高区域城市第37卷第3期凌宁远等:城市生态系统健康与耦合协调度评价 以长沙市为例2023年6月生态系统健康的关键㊂4㊀讨论与结论本文在总结国内外学者对于城市生态系统健康的基础上提出了运用当前POI大数据,利用自然 社会 经济系统模型构建一套具有空间属性的评价指标体系,在此基础上,以长沙市为例,以区为单位从空间上体现2010 2020年期间的城市生态系统健康和耦合协调度等级,其研究结论如下:1)在城市生态系统健康方面,长沙市各区的健康隶属度的指数相差较大,芙蓉区㊁开福区㊁雨花区发展优势较明显,城市生态系统处于健康状态㊂望城区和岳麓区发展居中,城市生态系统隶属较健康㊂天心区城市生态系统健康处于末位,很不健康的程度,但是隶属度等级分布得比较均匀,说明后期通过措施的改进,政策积极引导,天心区的城市生态系统健康将逐渐朝着正方向发展,接近较健康或健康的程度㊂2)在城市生态系统健康的基础上再次对长沙六区整体耦合协调度评价也体现了时空差异性,在2010 2020年发展期间,芙蓉区是良好协调,说明芙蓉区在发展期间追求健康的前提下也关注子系统之间的结构的稳定性㊂开福区㊁望城区㊁雨花区和岳麓区协调度等级和水平是降低的,子系统结构还存在较大不合理的情况,需要积极地完善㊂天心区虽然协调度水平是提高,但是协调度等级依旧是勉强失调,反映该区域在生态系统健康及协调度方面还存在较大的改善空间,后期需要特别关注㊂总体而言,长沙市各区的生态系统健康还有很大的提升空间㊂之后在保证当前的长沙各区维持好现状成果的基础上,加大各区出现问题的指标建设的力度,进一步提高各区的城市生态系统健康和各区三个子系统结构的协调㊂针对长沙市各区城市生态系统健康和协调度提出以下建议:针对影响长沙市区生态系统健康和耦合协调度的主要不利影响因素是自然和经济系统的情况,其中芙蓉区在发展过程中要注意土地的存量发展,避免出现城市过度扩张造成城市人口㊁交通拥挤,缓解工业产业过于密集,引导工业转移㊂开福区和雨花区在今后的发展中考虑满足本区整体环境相结合,合理布局㊁理性开发㊁保护原有的自然斑块,协调景观多样性格局发展㊂提高望城区与岳麓区社会基础设施的建设,构建更加便利㊁舒适的居住环境,促进区域居民出行环境的便利性㊂天心区在城市发展过程中要避免区域的无序扩张带来的景观破碎化严重的现象,还要注意提高对社会固定投资的比重,拉动经济系统的发展,积极推进第三服务产业和循环经济的发展㊂同时长沙市各区政府要加大对该区城市环境保护的投资,提高保护环境的意识,实现可持续发展㊂长沙作为湖南省的省会城市,城市化水平高,经济实力雄厚,各区基础设施的建设处于湖南省的领先位置㊂继续加强对研究区的社会系统建设,合理地制定发展策略,以便促进社会系统健康及其发展水平更加优化㊂基于以上所出现的城市发展的短板和提出的措施,统筹规划好各区子系统,促进各区之间整体协调发展㊂本文以自然 社会 经济复合生态系统为基础构建指标体系并基于熵权的模糊综合评价相结合方法对长沙市生态系统健康和耦合协调度进行评价,研究结果在一定程度上体现了长沙市各区城市生态系统健康的空间差异性,与仅考虑自然因素指标相比,加入社会和经济因素更加反映城市发展的客观㊁实际情况,能够快速的对城市的景观结构㊁人类干扰及城市社会经济发展进行判断㊂在评价指标体系上加入当前POI大数据,并运用GIS对POI数据进行空间分析,最后将各区健康和协调度的评价结构通过GIS可视化展示㊂其指标体系的构建使城市生态系统健康评价更为科学㊁可信㊂然而,在评价指标的选取上由于研究区是长沙市六区的范围,无法对各个区生态系统健康状况具体定位,对更多的具有空间属性的指标和基础数据获取不够全面,不够客观地反映现象,造成评价的结果相对是比较粗糙㊂未来将提高数据的精细度并融入更多大数据到指标的选取中建立一套具有代表性和空间性的城市生态系统健康更具有指导意义㊂参考文献:[1]李嘉琪,万大娟,刘挺,等.环长株潭城市生态系统健康评价[J].湖南生态科学学报,2019,6(1):9-15. [2]RAPPORT D J.What constitutes ecosystem health?[J]. Perspectives in biology&medicine,1989,33(1):120-132.[3]刘玒玒,汪妮,解建仓,等.基于熵权法的城市生态系统健康模糊评价[J].武汉大学学报(工学版),2014, 47(6):755-759.[4]刘娜,艾南山,方艳,等.基于熵权的模糊物元模型在城市生态系统健康评价中的应用[J].成都理工大学。
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程：一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题，是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。
建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量，并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系，即目标函数。
然后将各种限制条件加以抽象，得出决策变量应满足的一些等式或不等式，即约束条件。
整数规划整数规划分为两类：一类为纯整数规划，记为PIP，它要求问题中的全部变量都取整数；另一类是混合整数规划，记之为MIP，它的某些变量只能取整数，而其他变量则为连续变量。
整数规划的特殊情况是0-1规划，其变量只取0或者1。
多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标，如主要目标法、线性加权法、理想点法等；另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。
目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法，是线性规划的特殊类型。
目标规划的一般模型如下：设xj是目标规划的决策变量，共有m个约束条件是刚性约束，可能是等式约束，也可能是不等式约束。
设有l个柔性目标约束条件，其目标规划约束的偏差为d+, d-。
设有q个优先级别，分别为P1, P2, …, Pq。
在同一个优先级Pk中，有不同的权重，分别记为[插图], [插图]（j=1,2, …, l）。
耦合度模型计算详细过程
耦合度模型计算详细过程耦合度模型是一种用于评估系统内部各个部件之间连接紧密程度的方法。
在软件工程领域，耦合度模型被广泛应用于评估软件系统的设计质量，帮助开发人员优化系统结构，降低系统维护成本，提高系统的可扩展性和可维护性。
耦合度模型的计算过程通常包括以下几个步骤：第一步，识别系统中的各个模块或组件。
在评估系统的耦合度之前，首先需要对系统进行分解，识别系统中的各个模块或组件，并确定它们之间的依赖关系。
第二步，确定模块之间的耦合方式。
耦合度模型通常将模块之间的耦合分为数据耦合、控制耦合、公共耦合、内容耦合和路径耦合等不同类型。
在这一步骤中，需要分析每对模块之间的耦合方式，并确定其具体的耦合类型。
第三步，评估模块之间的耦合程度。
在确定了模块之间的耦合方式之后，需要对每对模块之间的耦合程度进行评估。
通常可以通过计算耦合度的指标来量化模块之间的耦合程度，例如计算两个模块之间的数据耦合度、控制耦合度或路径耦合度等指标。
第四步，分析耦合度的影响。
在评估了模块之间的耦合程度之后，需要分析耦合度对系统性能和可维护性的影响。
高耦合度的模块之间会导致系统难以扩展和维护，而低耦合度的模块之间则能够提高系统的灵活性和可维护性。
第五步，优化系统结构。
根据对系统耦合度的评估结果，可以采取相应的优化措施，调整系统结构，降低模块之间的耦合程度，从而提高系统的质量和性能。
总的来说，耦合度模型的计算过程是一个系统性的评估过程，通过对系统内部各个模块之间连接紧密程度的评估，帮助开发人员优化系统设计，提高系统的可维护性和可扩展性，从而提高软件系统的整体质量和性能。
通过合理应用耦合度模型，可以有效降低系统维护成本，提高软件开发效率，为用户提供更好的软件产品体验。
耦合度（Coupling）
耦合度（Coupling）
中通常⽤耦合度和内聚度作为衡量模块独⽴程度的标准。
划分摸块的⼀个准则就是⾼内聚低耦合。
耦合度(Coupling)是对模块间关联程度的度量。
耦合的强弱取决与模块间接⼝的复杂性、调⽤模块的⽅式以及通过界⾯传送数据的多少。
模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调⽤关系、数据传递关系。
模块间联系越多，其越强，同时表明其独⽴性越差。
降低模块间的耦合度能减少模块间的影响，防⽌对某⼀模块修改所引起的“牵⼀发动全⾝”的⽔波效应，保证系统设计顺利进⾏。
内聚和耦合密切相关，同其它模块存在强耦合关系的模块常意味这弱内聚，强内聚常意味着弱耦合。
⾼内聚
内聚就是⼀个模块内各个元素彼此结合的紧密程度，⾼内聚就是⼀个模块内各个元素彼此结合的紧密程度⾼。
所谓⾼内聚是指⼀个软件模块是由相关性很强的代码组成，只负责⼀项任务，也就是常说的单⼀责任原则。
低耦合
耦合：⼀个软件结构内不同模块之间互连程度的度量(耦合性也叫块间联系。
指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的⼀种度量。
模块之间联系越紧密，其耦合性就越强，模块的独⽴性则越差，模块间耦合的⾼低取决于模块间接⼝的复杂性，调⽤的⽅式以及传递的信息。
) 对于低耦合，粗浅的理解是：
⼀个完整的系统，模块与模块之间，尽可能的使其独⽴存在。
也就是说，让每个模块，尽可能的独⽴完成某个特定的⼦功能。
模块与模块之间的接⼝，尽量的少⽽简单。
如果某两个模块间的关系⽐较复杂的话，最好⾸先考虑进⼀步的模块划分。
这样有利于修改和组合。
耦合协调度模型excel公式
耦合协调度模型excel公式
耦合协调度模型是一种用于优化问题的数学模型，它通常涉及多个变量和约束条件。
具体的Excel公式会根据具体的耦合协调度模型而异。
以下是一些常见的Excel函数和公式，可用于处理优化问题：
1.目标函数：在Excel中，您可以使用各种数学函数（如S
UM、AVERAGE、MAX、MIN等）和运算符（如+、-、*、/
等）来定义目标函数。
2.约束条件：约束条件可以使用各种Excel函数（如IF、A
ND、OR等）和运算符来表示。
例如，使用IF函数来创建条
件约束，使用SUM函数计算总和约束等。
3.求解方法：Excel提供了一些内置的求解器工具，如Exce
l
Solver。
您可以使用Solver来求解优化问题，通过调整变量值
以满足目标函数和约束条件。
请注意，具体的耦合协调度模型涉及的数学方程和约束条件可能相当复杂，超出了Excel公式的简单应用范围。
如果您有特定的耦合协调度模型和具体的问题，请提供更详细的信息，以便我能够提供更具体的帮助。
耦合协调度标准表格
耦合协调度标准表格介绍耦合协调度标准是一种用于衡量系统组件间相互依赖程度的方法。
在软件开发和系统设计中，耦合程度的高低会对系统的可维护性、扩展性和稳定性产生重大影响。
因此，通过建立一个耦合协调度标准表格，我们可以更好地规划和管理系统的设计与开发过程，确保系统的质量和可靠性。
耦合协调度的定义耦合协调度是指系统中各个组件之间的相互依赖程度。
当一个系统的各个组件紧密耦合在一起时，一旦其中一个组件发生变化，其他组件也可能受到影响，从而增加了系统的维护成本和风险。
相反，当系统的各个组件之间松散耦合，一个组件的变化不会对其他组件产生过大影响，系统的维护成本和风险相对较低。
耦合协调度的重要性耦合协调度的高低对系统的可维护性、扩展性和稳定性具有重要影响：1.可维护性：当系统中的组件耦合度高时，系统的维护难度也会相应增加。
如果一个组件发生变化，可能需要对其他多个组件进行调整和修改，从而增加了维护的工作量。
而当系统的组件之间松散耦合时，维护工作可以更加容易和精确地进行。
2.扩展性：一个系统的需求通常会不断变化和扩展，如果系统中的组件之间耦合度高，那么在进行系统扩展时，可能会牵一发而动全身，导致扩展的工作量很大。
而当系统的组件之间松散耦合时，扩展工作可以更加精确地进行，只需要修改受影响的部分，可以大大提高扩展的效率。
3.稳定性：当一个系统的组件之间耦合度高时，一个组件的变化可能会对其他组件产生不可预料的影响，从而增加系统发生错误的风险。
而当系统的组件之间松散耦合时，错误的影响范围可以更加容易地控制和隔离，提高系统的稳定性。
耦合协调度标准表格的建立为了衡量系统中各个组件的耦合程度，可以建立一个耦合协调度标准表格。
这个表格可以包括以下几个方面的指标：1.组件依赖性：对每个组件，列出它所依赖的其他组件。
可以使用一个有序列表来列出依赖关系。
2.组件接口复杂度：对每个组件，评估它的接口复杂度。
一个接口越复杂，暴露的功能越多，可能导致组件之间的相互依赖性增加。
射频里耦合度,耦合系数
射频里耦合度,耦合系数摘要：I.射频里耦合度的概念A.定义B.作用C.单位II.耦合系数的计算A.电感耦合B.电容耦合C.磁耦合III.耦合度的影响因素A.耦合系数B.距离C.耦合路径IV.耦合度的优化A.减小耦合度B.增加耦合度C.调整耦合系数V.射频电路中的应用A.天线耦合B.滤波器耦合C.放大器耦合正文：I.射频里耦合度的概念射频里耦合度是指两个电路之间的相互作用程度，通常用耦合系数来表示。
耦合系数是一个无量纲的参数，表示两个电路之间的互感和干扰程度。
在射频电路中，耦合度的大小直接影响到电路的性能和稳定性。
II.耦合系数的计算耦合系数可以根据电路的物理特性进行计算。
以下是三种常见的耦合方式：A.电感耦合电感耦合是指通过电感器实现的耦合。
电感耦合的耦合系数计算公式为：k = L1 / (L1 + L2)，其中L1 和L2 分别为两个电感器的电感值。
B.电容耦合电容耦合是指通过电容器实现的耦合。
电容耦合的耦合系数计算公式为：k = 1 / (1 + jωC1 / (ωC2 + 1))，其中C1 和C2 分别为两个电容器的电容值，ω为电路的角频率。
C.磁耦合磁耦合是指通过磁场实现的耦合。
磁耦合的耦合系数计算公式为：k = M1 / (M1 + M2)，其中M1 和M2 分别为两个线圈的互感值。
III.耦合度的影响因素耦合度受多种因素影响，包括耦合系数、距离、耦合路径等。
A.耦合系数耦合系数越大，表示两个电路之间的相互作用越强，耦合度也越大。
B.距离两个电路之间的距离越近，耦合度越大。
C.耦合路径耦合路径越短，耦合度越大。
IV.耦合度的优化根据实际需求，可以采取以下方法优化耦合度：A.减小耦合度通过增加两个电路之间的距离、减小耦合系数或改变耦合路径等方式，可以减小耦合度。
B.增加耦合度通过减小两个电路之间的距离、增加耦合系数或改变耦合路径等方式，可以增加耦合度。
C.调整耦合系数通过调整电感、电容或互感等耦合系数，可以改变耦合度。
耦合协调度等级划分标准
耦合协调度等级划分标准
耦合协调度等级划分标准是指在系统架构设计中，根据不同的组件之间的耦合程度和协调度程度，将系统中的组件划分为不同的等级。
这种划分可以帮助设计师更好地理解系统中各个组件之间的关系，从而更好地进行系统设计和优化。
具体来说，耦合程度是指组件之间的相互依赖程度，包括数据交互、控制关系等；而协调度则是指组件之间协同工作的能力，包括协同解决问题、相互协作等。
根据不同的耦合程度和协调度，可以将组件分为如下等级：
1. 低耦合、高协调：这些组件之间的依赖关系较少，但是彼此
之间需要频繁进行协调，例如多个并发线程之间的协作。
2. 高耦合、高协调：这些组件之间的依赖关系较多，需要密切
协作才能实现系统的功能，例如操作系统的内核模块和驱动程序。
3. 高耦合、低协调：这些组件之间的依赖关系很强，但是彼此
之间协作较少，例如各个子系统之间的依赖关系。
4. 低耦合、低协调：这些组件之间的依赖关系很少，也不需要
进行协作，例如独立的单元测试模块。
耦合协调度等级划分标准可以帮助设计师更好地理解系统中各
个组件之间的关系，从而更好地进行系统设计和优化。
同时，这种划分也可以帮助开发人员更好地理解代码，提高代码的可维护性和可读性。
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两个系统耦合协调度模型
两个系统耦合协调度模型
在复杂的现代社会中，各个系统之间的协调配合显得尤为重要。
然而，对于这些系统之间的耦合协调度，我们的认识还存在诸多缺陷。
为此，我们提出了一种新的“两个系统耦合协调度模型”。
这个模型基于两个系统之间的相互影响关系，通过对系统内部的运作机制和外部的交互规律进行建模，实现了系统之间的有效协调与调节。
具体来说，我们将系统分为“主导系统”和“从属系统”，并
通过定义系统之间的信号传递机制，实现了两个系统之间的有机结合。
在应用中，我们采用了两个不同的系统作为实例，分别是物流系统和零售系统。
通过对这两个系统之间的耦合协调度进行模拟和分析，我们发现，该模型能够很好地解决系统之间的协调问题，并实现了系统之间的资源共享和优化，从而提高了整个系统的效率和效益。
总之，本研究提出的“两个系统耦合协调度模型”为实现不同系统之间的协调配合提供了一种新的思路和方法，对于优化社会资源的分配和利用，具有重要的理论和实际意义。
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耦合协调度模型excel公式
耦合协调度模型excel公式耦合协调度模型是用于计算供应链中不同成员之间的协调度的一种模型。
该模型可以使用Excel公式来计算。
耦合协调度模型的公式如下：协调度=1-∑(d_i/D)^2其中，d_i表示每个成员的需求和供应之间的差异，D表示总需求。
在Excel中，可以使用以下公式来计算协调度：1.计算每个成员的需求和供应之间的差异：-假设需求数据位于A1:A10，供应数据位于B1:B10，可以使用公式：=A1-B12.计算总需求：-假设总需求数据位于A1:A10，可以使用公式：=SUM(A1:A10) 3.计算每个成员的需求和供应之差的平方：-假设差异数据位于C1:C10，可以使用公式：=(A1-B1)^2 4.计算差异平方的总和：-假设差异平方数据位于C1:C10，可以使用公式：=SUM(C1:C10) 5.计算协调度：-假设协调度结果位于D1，可以使用公式：=1-(C11/D11)^2注意：上述公式中的数据范围和单元格引用需要根据实际情况进行调整。
通过上述公式，可以在Excel中计算供应链中不同成员之间的协调度。
耦合协调度模型是用于计算供应链中不同成员之间的协调度的一种模型。
该模型可以使用Excel公式来计算。
耦合协调度模型的公式如下：协调度=1-∑(d_i/D)^2其中，d_i表示每个成员的需求和供应之间的差异，D表示总需求。
在Excel中，可以使用以下公式来计算协调度：1.计算每个成员的需求和供应之间的差异：-假设需求数据位于A1:A10，供应数据位于B1:B10，可以使用公式：=A1-B12.计算总需求：-假设总需求数据位于A1:A10，可以使用公式：=SUM(A1:A10)3.计算每个成员的需求和供应之差的平方：-假设差异数据位于C1:C10，可以使用公式：=(A1-B1)^24.计算差异平方的总和：-假设差异平方数据位于C1:C10，可以使用公式：=SUM(C1:C10)5.计算协调度：-假设协调度结果位于D1，可以使用公式：=1-(C11/D11)^2注意：上述公式中的数据范围和单元格引用需要根据实际情况进行调整。
耦合协调度分级
耦合协调度分级
耦合协调度分级是一种管理方法，它可以帮助组织更好地协调和管理各个部门之间的工作。
这种方法将组织分成不同的层次，每个层次都有不同的职责和任务。
在这篇文章中，我们将探讨耦合协调度分级的优点和如何实施它。
耦合协调度分级可以帮助组织更好地协调和管理各个部门之间的工作。
通过将组织分成不同的层次，每个层次都有不同的职责和任务，可以确保每个部门都知道自己的职责和任务，并且可以更好地与其他部门协调工作。
这可以减少重复工作和浪费资源的情况，提高组织的效率和生产力。
耦合协调度分级可以帮助组织更好地管理风险。
通过将组织分成不同的层次，每个层次都有不同的职责和任务，可以确保每个部门都有自己的风险管理计划，并且可以更好地与其他部门协调工作。
这可以减少风险的发生和影响，提高组织的稳定性和可持续性。
实施耦合协调度分级需要一些步骤。
首先，需要确定组织的层次结构和每个层次的职责和任务。
其次，需要确保每个部门都知道自己的职责和任务，并且可以与其他部门协调工作。
第三，需要建立有效的沟通和协调机制，以确保各个部门之间的信息共享和协作。
耦合协调度分级是一种有效的管理方法，可以帮助组织更好地协调和管理各个部门之间的工作。
通过实施这种方法，组织可以提高效
率和生产力，降低风险，提高稳定性和可持续性。
耦合器耦合度
耦合器耦合度1. 简介耦合器耦合度是软件工程中的一个重要概念，用于衡量软件系统中各个模块之间的耦合程度。
耦合是指两个或多个模块之间的相互依赖关系，而耦合度则是对这种依赖关系的度量。
耦合度的高低直接影响着软件系统的可维护性、可扩展性和可重用性。
2. 耦合的类型在软件系统中，耦合可以分为以下几种类型：2.1 数据耦合数据耦合是指模块之间通过共享数据进行通信的情况。
如果一个模块直接访问另一个模块的内部数据，或者通过全局变量进行数据传递，那么它们之间存在高度的数据耦合。
数据耦合会导致模块之间的依赖性增加，使得系统难以维护和修改。
2.2 控制耦合控制耦合是指模块之间通过共享控制信息进行通信的情况。
如果一个模块直接调用另一个模块的函数或方法，或者通过参数传递控制信息，那么它们之间存在高度的控制耦合。
控制耦合会导致系统中的模块之间紧密耦合，使得系统的可扩展性较差。
2.3 外部耦合外部耦合是指模块之间通过共享外部接口进行通信的情况。
如果一个模块通过调用另一个模块的外部接口来获取所需的信息，那么它们之间存在外部耦合。
外部耦合是模块之间最常见的一种耦合方式，它可以通过定义清晰的接口来降低模块之间的耦合度。
2.4 标记耦合标记耦合是指模块之间通过共享标记进行通信的情况。
如果一个模块通过传递标记来告诉另一个模块应该执行哪些操作，那么它们之间存在标记耦合。
标记耦合会导致模块之间的关联性增加，使得系统的可重用性较差。
2.5 内容耦合内容耦合是指模块之间通过共享内容进行通信的情况。
如果一个模块通过传递数据、文本或其他内容来与另一个模块进行通信，那么它们之间存在内容耦合。
内容耦合会导致模块之间的依赖性增加，使得系统的可维护性较差。
3. 耦合度的度量方法为了评估软件系统中模块之间的耦合程度，可以使用以下几种常见的度量方法：3.1 耦合度矩阵耦合度矩阵是一种图形化表示方法，用于显示模块之间的耦合关系。
矩阵的每个元素表示两个模块之间的耦合程度，可以使用数字或符号来表示。
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0.30 轻度失调
0.40 轻度失调
0.30 轻度失调
0.37 轻度失调
0.13 严重失调
0.87 良好协调
0.91 优质协调
0.59 勉强协调
0.43 濒临失调
0.79 中级协调
0.46 濒临失调
0.38 轻度失调
0.45 濒临失调
0.64 初级协调
0.38 轻度失调
0.81 良好协调
0.56 勉强协调
指标2 0.5647 0.6987 0.5378 0.2714 0.4931 0.1865 0.0675 0.12 0.2574 0.1036 0.5025 0.371 0.2267 0.1167 0.0857 0.1048 0.1219 0.0873 0.1279 0.091 0.047 0.5974 0.7246 0.5638 0.2694 0.5283 0.2299 0.0818 0.1389 0.2905 0.1255 0.5459 0.3956 0.2601 0.1363 0.1226 0.1238 0.1469 0.1171 0.1478 0.114 0.0765 0.6162 0.7537 0.6038 0.2951 0.5607 0.2584 0.1021 0.1605
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0.95
0.66 初级协调 0.39 轻度失调 0.81 良好协调 0.61 初级协调 0.62 初级协调 0.44 濒临失调 0.42 濒临失调 0.33 轻度失调 0.45 濒临失调 0.46 濒临失调 0.35 轻度失调 0.45 濒临失调 0.35 轻度失调
地市 广州市 深圳市 珠海市 汕头市 佛山市 韶关市 河源市 梅州市 惠州市 汕尾市 东莞市 中山市 江门市 阳江市 湛江市 茂名市 肇庆市 清远市 潮州市 揭阳市 云浮市 广州市 深圳市 珠海市 汕头市 佛山市 韶关市 河源市 梅州市 惠州市 汕尾市 东莞市 中山市 江门市 阳江市 湛江市 茂名市 肇庆市 清远市 潮州市 揭阳市 云浮市 广州市 深圳市 珠海市 汕头市 佛山市 韶关市 河源市 梅州市
惠州市 2010
0.6216 0.3121
0.94
汕尾市 2010
0.1716 0.1395
0.99
东莞市 2010
0.7581 0.561
0.99
中山市 2010
0.3297 0.4182
0.99
江门市 2010
0.5196 0.2922
0.96
阳江市 2010
0.2382 0.1567
0.98
耦合度 0.97 0.99 0.84 0.92 0.99 1.00 0.81 0.91 0.98 0.97 0.99 0.98 0.93 0.97 0.99 0.98 0.96 0.85 0.94 0.91 0.65 0.97 0.99 0.89 0.93 0.99 1.00 0.85 0.94 0.95 0.99 0.99 0.98 0.95 0.99 1.00 0.97 0.95 0.91 0.92 0.95 0.58 0.97 0.99 0.90 0.94 0.97 1.00 0.90 0.95
指标1 0.9442 0.9272 0.1579 0.1192 0.6692 0.2023 0.2597 0.2867 0.3994 0.1639 0.6916 0.2518 0.4879 0.1854 0.1172 0.0722 0.0695 0.2813 0.0634 0.2147 0.0063 0.9442 0.9323 0.2079 0.1274 0.7353 0.1995 0.2592 0.2874 0.5623 0.1638 0.7719 0.2551 0.4922 0.1786 0.1237 0.077 0.0779 0.2843 0.0649 0.212 0.0079 0.9893 0.9624 0.2327 0.1423 0.8959 0.2983 0.2619 0.3063
耦合协调度
类型
0.85 良好协调
0.90 良好协调
0.54 勉强协调
0.42 濒临失调
0.76 中级协调
0.44 濒临失调
0.36 轻度失调
0.43 濒临失调
0.577 中级协调
0.55 勉强协调
0.58 勉强协调
0.38 轻度失调
0.32 轻度失调
0.29 中度失调
湛江市 2010
0.2313 0.1314
0.96
茂名市 2010
0.0771 0.1511
0.95
肇庆市 2010
0.2593 0.1585
0.97
清远市 2010
0.3108 0.141
0.93
潮州市 2010
0.0909 0.1612
0.96
揭阳市 2010
0.2539 0.1566
0.97
云浮市 2010
0.60 勉强协调
0.39 轻度失调
0.35 轻度失调
0.31 轻度失调
0.33 轻度失调
0.43 濒临失调
0.31 轻度失调
0.39 轻度失调
0.16 严重失调
0.88 良好协调
0.92 优质协调
0.61 初级协调
0.45 濒临失调
0.84 良好协调
0.53 勉强协调
0.40 濒临失调
0.47 濒临失调
年份 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010