基于改进灰色关联度的指标体系构建方法
基于改进灰色关联度法的我国新能源汽车技术综合评价
基于改进灰色关联度法的我国新能源汽车技术综合评价
随着环保意识的提高和新能源技术的不断发展，新能源汽车已成为未来汽车行业的发展趋势。
然而，目前新能源汽车技术的发展还面临着许多问题，如续航里程、充电设施等方面的不足。
因此，对新能源汽车技术进行综合评价，有助于指导我国新能源汽车技术的发展和提升。
本文基于改进灰色关联度法，对我国新能源汽车技术进行综合评价。
改进灰色关联度法是一种综合评价方法，通过分析各指标之间的关联性，计算出各指标与总评价值之间的关联度，最终得出综合评价结果。
在本文中，我们选取了新能源汽车的充电速度、续航里程、安全性、价格、环保性等方面的指标进行评价。
通过对数据的处理和计算，得到各指标之间的关联度和各指标与总评价值之间的关联度。
最终，我们得出了我国新能源汽车技术的综合评价结果。
通过本文的研究，我们可以看出我国新能源汽车技术的发展还有待提高和完善。
在各指标中，充电速度和续航里程的关联度较高，说明这两个指标对新能源汽车的性能影响较大。
而安全性和环保性的关联度较低，说明这两个指标在新能源汽车技术的发展中还有较大的提升空间。
综上所述，通过改进灰色关联度法对我国新能源汽车技术进行综合评价，可以为新能源汽车技术的发展提供参考和指导。
未来，我们还需加强对新能源汽车技术的研究和改善，以满足市场需求和环保要
求。
基于改进熵的灰色关联模型及其应用
设： （ ｉ ＝ １ ， ２ ， …， ｍ； ｊ ＝ ｌ ， ２ ， …， ｎ ） 为第 ｉ 个被评 价对象第 Ｊ 个指标的值 ，并且是指标越优越好 的指
标， 则 对其 按 以下 公 式进 行 标 准 化 （ 郭亚军 ， ２ ０ ０ ７ ） ，
Ｙ 为：
Ｘ ． ． － ｎ ｆ ｍ ｎ （ Ｘ． ． ］
标， 则 是 取值 越 小 越好 ， 遵循 这 个 原 则 ， 可 以得 到参
ｙ ｉ ． ） ，ｆ 考序列 ， 即 Ｙ ｏ 厂 ｍ ａ ｘ ， Ｉ ＿１ ， 。 ， 基 于改进熵 的灰 色关联模 型及其 应用
…
＂
（ ２ ， …
３ ． ２ ． ２负 向指标 标准 化
， ） （ ６ ）
评 价指 标 经 费预 算合
科 研项 目中选取 高质 量 的科 研 项 目。本 文运用 给 出 的改进 熵关 联模 型进 行综 合评 价 ， 最 后优 选项 目。 ３ ． ３ ． １ 原 始数 据 对 申报 省 教育 自然科 学 基 金 的 １ ５ 项科研项 目 进 行综 合评 价 ， 最终要 从 １ ５ 项 中选 出 ８项作 为上 报
体现 了两列数据间的误差程度 ， 本文在传统灰色关 联分析的基础上引入指标的组合权重 ， 得到基于改 进熵的灰色关联模型 ， 具体计算步骤如下 ： （ １ ） 基本假设。在标准化数据的基础上 ， 给定一
标往往具有不同的量纲和量纲单位 ，需要对指标做
标 准化 。 ３ ． ２ ． １ 正 向指标 标准 化
＝
∑ （ ＋ １ ） （ 南 仂 叫
，
＝
∑
（ ５ ）
（ ２ ） 各 指标 差异 系 数确定 方 法
Ｈｊ ＝ １ 一Ｐ ｊ （ ２ ）
基于灰色关联分析研究企业社会责任的构建与应用
基于灰色关联分析研究企业社会责任的构建与应用企业社会责任（Corporate Social Responsibility，简称CSR）指企业在经济、社会、环境等各方面履行其社会责任的行为。
由于CSR对企业的可持续发展具有重要的作用，越来越多的企业开始关注、研究、实践CSR。
灰色关联分析是一种多因素的判断方法，在企业社会责任的研究中可以得到广泛的应用。
一、研究问题的提出企业的社会责任涉及许多因素，如环境保护、员工福利、公益慈善等。
在实践中，企业通常需要根据自身经营模式和发展阶段确定CSR的重点和实施方案。
因此，如何根据企业的实际情况和发展需求，提出切实有效的CSR方案，是企业面临的一个重要问题。
二、研究方法的选择灰色关联分析是一种将多个因素进行比较和综合评价的方法，可以用于研究CSR 的相关因素和权重。
具体分为以下步骤：1. 确定指标体系。
CSR指标涉及经济、社会、环境等多个方面，需要根据企业实际情况确定相应的指标体系。
2. 数据收集与处理。
通过搜集公司的相关信息和相关数据，对指标进行统计和归一化处理。
3. 确定关联系数。
灰色关联分析需要确定连接关系因素的关联系数，可以通过Pearson相关系数或Spearman等方法来计算。
4. 灰色关联度计算。
根据灰色关联分析的计算公式，计算不同因素之间的关联度，得出权重系数。
5. CSR方案的制定。
根据权重系数和企业实际情况，制定相应的CSR方案和实施计划。
三、研究应用的案例以某家跨国企业为例，企业社会责任策略的制定和实施需要考虑企业规模、行业属性、地域特征等因素。
基于灰色关联分析的方法，可以将不同因素进行量化和比较，得出CSR方案的优先级和实施方案。
1. 确立指标。
对企业进行调研和访谈，确定CSR的关键指标体系，包括员工福利、环境保护、公益慈善、财产保护等。
2. 数据处理。
通过数据收集和处理，将原始数据转化为相应的比率指标，并进行归一化处理。
3. 确定关联系数。
基于改进的灰色关联模型的我国投资环境评价
比较 优 势原 则 经 济梯 度
称 资金作 为一种稀缺资源 ．按照市场资源配置的比较优势原则 方法进行处理 ． 为修正 的灰色关联模型。 投向到具有 比较优势的产业 ，行业及地区。中国作为经济快速起 飞阶段的发展 中国家 ，对资金的需求远远高 于自身的供给能 力。 吸引外资的注入 无疑是解决资金供 求矛盾关系的一剂 良药 。如何 ２ 计算步骤 ． 第一步 ： 求初相值。 若 Ｋ为观测对象序号 ， Ｋ） ｘ（ 为因素 ｘ 关于 第 Ｋ个对象的观 ．
才能在 国际资金市场上将资金吸引到我国子市场上来呢７ 根据稀 测数据 ．称 为因素 ｘ＝（ （ ） ｘ． ）… ． （） 的行为横 向序 ． ｘ， ， （ ． ｘ ｎ ） １ ２
缺资源配置的比较优势理论 ．某区域在经济发展中要 吸引外部资 列。Ｄ 为序列算 子 ．且 金流入该区域 ．必须在投资环境方面具备比较优势 ．即具备一个
梯形分布 ，大致 分为三个梯度 ，分 为Ａ级、Ｂ级和 ｃ级投 资环境 。根据 区域 经济学中的经济梯度转移理论 ，利 用影响 因素在不同梯度
问的扩散效应 ，提 出了东部 在充分利 用中西部地 区的资源优 势的基础上 ，带动 中西部地 区经济的发展和投 资环境 改善，发挥 其扩散
效应。
［ 关键 词 ］灰 色关联
环境 的灰色关联模型。根据 ２０ 年年度报告 的原始数据 ． ０５ 经过修 梯 度 ．Ｃ类投资环境是第三梯度 。经济要素和科技要素的扩散就
正的灰色 关联 分析法下逐步计算结果见附表 １ 。 表１投 环 评 指 体 资境价标系
ｘ煺 生 髓 （ ） １ 产 朊 ¨ Ｘ工 砺 ２ 业｛ 嚣Ａ 埋 髓 （ 坷露 元） № 幔 纸、 ＾（ ｘ ＝ 瞧 ） ８ ％ 三 （） 产 蝮 ％
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。
绩效评价指标体系的灰色关联分析方法研究
绩效评价指标体系的灰色关联分析方法研究绩效评价是现代管理中非常重要的一环，它以指标体系为基础，通过对各项指标的评估，对个体或组织进行定量的绩效评价。
然而，绩效评价指标体系的建立和选择一直是困扰研究者和管理者的难题。
为解决这一问题，灰色关联分析方法应运而生。
灰色关联分析法是由中国学者陈云教授于1982年提出的，它是一种从灰色系统理论出发的多指标决策分析方法。
灰色关联分析方法通过对指标间灰色关联度的计算，来确定各指标在绩效评价中的重要性和贡献度。
首先，建立指标体系。
在进行绩效评价指标体系的灰色关联分析之前，我们首先需要建立一个合理的指标体系。
这个指标体系应该涵盖各个方面的指标，具有全面性和代表性。
例如，对于企业的绩效评价，可以包括财务指标、市场指标、顾客满意度指标、员工满意度指标等。
其次，进行数据归一化处理。
不同指标的量纲和范围差异很大，为了能够将它们进行比较和分析，我们需要对数据进行归一化处理。
可以采用线性变换或者标准化方法，将各个指标的数据转化为无量纲的百分制。
然后，计算各指标的关联系数。
灰色关联分析方法通过计算各指标间的关联系数，来确定指标的重要性和贡献度。
关联系数的计算方法可以是皮尔逊相关系数、克罗内克（Kendall）相关系数等。
通过计算，我们可以得出各个指标与总体的灰色关联度。
最后，评价指标的重要性和贡献度。
通过对各指标关联系数的比较和分析，我们可以确定各指标在绩效评价中的重要性和贡献度。
灰色关联分析可以将各指标按照其对绩效评价的贡献程度进行排序，从而帮助管理者合理地分配资源和进行决策。
灰色关联分析方法的优点在于能够在数据不完备或者模糊的情况下进行评价，并且不需要对指标进行权重的设定，降低了主观性的干扰。
它在许多领域中都有广泛的应用，如企业绩效评价、工程设计、医学诊断等。
然而，灰色关联分析方法也存在一些限制。
首先，它只能用于指标之间的线性相关性分析，不能处理非线性关系的情况。
其次，对于指标数较多的情况下，计算复杂度较高，容易产生误差。
对灰色关联度计算方法的改进(精)
(xi(n)-xj(n))0 0(2)(2)当Xi与Xj除原点还有其它交点时，|si —sj|不可以简化为(2)式的形式，只能先求出两数据序列始点零化像曲线的交点，然后带入(1)式来计算。
定义1设系统行为特征序列X0= F x00 0丫10,即关联度不具有对称性。
(3)不同的分辨系数值会出现不同的关联序。
(4)如按一般取尸0.5，则恒有丫1>0.33330。
(5)在通常的关联度的计算中，一般取相同的权重来计算。
体现不出此重彼(k),k=1,2,…，n G,因素序列Xi = F xi(k),k=1,2，…，n G(i = 1,2, …，m)，若xi(k)=x0(k)+b,(k= 1,2,…，n;b为常数)，则称Xi与X0完全相似。
(xi(1),xi(2), …，xi(n))(i=0,1,2, …，m)基金项目：国家自然科学基金资助项目(704 7 3 0 3 7 );国家教育部博士点基金资助项目(2002028700 1);江苏省自然科学基金重点项目(BK 2 0 0 3 2 1 1 );南京航空航天大学博士创新基金资助项目(01900 4)2 9刊!.论新#性质1若因素数据序列Xi= * xi(k),k=1,2, …，n 3 (i=0, 1,2, …,m) 与系统行为特征数据序列X0=(0,1.0,2. 0,3. 0,6. 0 ) X1 = (0,1. 5,1.5,3.0,6.0) X2=( ：0,2. 0 53.0 ,3.5, 7.0)X 3=(0,4.0,3.0,2.0,2.5)再由有关文献给出的绝对关联度计算结果为：0 0 0计算，得到的绝对关联度为：0 1 = 0.9655, 0 2 = 0.8800, &0 3 = 0.7642故灰色绝对关联序为：X1 $X2 $X3下面我们再用改进的绝对关联度来X0 = (3. 0, 4. 0,5. 0, 6. 0,9. 0) X1 = (1. 0, 5. 0,4. 0, 3. 0,3. 5) X2 = (1. 0, 3. 0,4. 0, 4. 5,8. 0) X3 = (1. 0, 5. 0,4. 0, 3. 0,3. 5) 我们先求出其始点零化像分别是:3 0。
非常有用——基于改进灰色关联度的指标体系构建方法_朱纪忠
λQ）（0<λ<1），其中 λ 为分辨系数，它可以控制 β1（i k）的大
小和分辨率，一般取值为 0.5，最终得到关联系数矩阵
┆┆┆β12（1） β13（1）… β1m（1）┆┆┆
┆
┆
B=
┆ ┆
┆
┆
┆
。 ┆
┆
┆
┆
┆┆┆β12（n） β13（n）… β1m（n）┆┆┆
t t … t ┆
┆ ┆
11
12
┆
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┆ ┆
┆
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T=
┆ ┆
┆
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┆ （┆┆ l≤ p）。
┆
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t t … t ┆
┆ ┆
l1
l2
┆
lm
┆ ┆
Step 2: 计算 l 位专家对每个指标的打分均值
l
Σ аi=
1 L
tk（i i=1，2，…，m）
k=1
Step 3: 统计 N=max{аi |i=1，2，…，m}
Step 4:对于每个指标 （i i=1，2，…，m），执行如下操作：
Value Engineering
·5·
键因素，并以这些因素作为指标建立指标体系。这种方法 的特点在于不需要大量的样本数据，降低了统计和计算的 难度，并且最终的结果以排序的形式给出，人们可以根据
1Σ
┆
┆
┆
E=
┆ ┆
┆
┆
β┆
┆
┆ mi
β12 … β1m
┆
┆
βm2 … 1
┆ ┆ ┆ ┆
， ┆
┆ ┆ ┆ ┆ ┆
be applied for achieving effective index screening.
基于改进灰色关联度及尺度一小波能量谱的输电线路故障选相
ｎ－ ｌ １ ｋ
） ） ） １ ， （ ， ） ４ 。（ ）
７６
广 西 电 力
ＧＵＡＮＧＸＩ ＥＬＥＣＴＲＩ Ｃ Ｐ０Ｗ ＥＲ
２１ ０ １年 １ ２月
Ｖｏ１ ４ ． Ｎ ０． ３ ６
２３ 灰色 关联 度矩 阵 ．
进 灰 色关联 度 Ｆ （ ｉ ＝１ ，… ， ；ｉ ａ ，Ｃ） ｋ ，２ ＝ ，ｂ ； ４令 ＝ （ 础＋ ＋ ） ３ ＝１ ，… ， ； ） ， ｒ ／ ，七 ，２
＝
的 向量 。
设Ｘ ＝ ） ＝ ， ，…，２ ｏ ｛（ ， １ ２ ０ ，为 ）
＝
０ ，
故 障参考序列 的向量序为
｛ｆ ）， ＝ ，２ ｋ １ ，…，， ＝１ ，…，， （ ｚ ；ｆ ，２ ） 为 故 障参 考 序列 。
令 △ ｋ ｌ（ ）＝Ｘ ）一 ｆ ） ｏ ｋ， （
ｌ ｆｄ Ｉ￣ － （）ａ 厂 ）ｔ Ｒ － ２ 口 ｄ， （ｌ ＝ Ｃ ｌ Ｅ ａ
其 中
（ ６ ）
（ ７ ）
Ｅ ＝ （， ）ｂ （） ｊ ｂｌ ， Ｉ ： ｄ
式（ ） Ｅ （ 称为信号的尺度一 ７ 中， 口） 小波能量谱 。 对离散小波 变换 ， 定义 尺度 一 小波能量谱序列
） ） ）０ 取） ｜ ， ｊ＝。 ， （ ， ） ， ， ｉ Ｊ ０ ＜则 （ ｝ ｝ ） ） ）
则 序 列 Ｘｏ 与 的改进 灰色 关联 度为 ：
）（ ， ）＝上 Ｊ
＝
ｙ ， ） ∑） （） ｆ ） 。 （ ） （ ＝ ， ０ ， （ ） １ （ 庀 庀 ０
（＞ ｔ ）
（
１ 尺度一 小波能量谱
１１ 小波 变换 ．
式 （） ４ 为关 于 基 小 波 的 连续 小 波 变 换 。式 （ ） ， ４中
基于改进CRITIC权的灰色关联评价模型及其应用
基于改进CRITIC权的灰色关联评价模型及其应用
王磊;高茂庭
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2016(000)023
【摘要】为了改进灰色关联分析模型评价精度低的缺点,将CRITIC算法与灰色关联分析方法相结合,并根据实际,建立起基于改进CRITIC权的灰色关联分析评价模型.采用CRITIC法确定指标权重,不仅克服传统灰色关联分析中多采用主观赋权法的不确定性,而且与常用客观赋权法相比,CRITIC在考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性,因而更具客观性.模型在城市雨水资源开发利用潜力综合评价中的分析结果表明:将CRITIC理论引入到灰色关联分析模型中是科学的,所建立的模型是合理的,能够提高灰色关联分析模型的评价精度.
【总页数】6页(P7-12)
【作者】王磊;高茂庭
【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海201306;上海海事大学信息工程学院,上海201306
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于熵权的改进灰色关联度分析在县域经济竞争力评价中的应用 [J], 任红松;陈宝峰;黄润
2.基于改进CRITIC-GGI-VIKOR的工业发展绿色度动态评价模型构建及其应用研究 [J], 傅为忠;陈文静
3.基于改进熵权的属性综合评价模型在雷达BIT测试性能评估中的应用 [J], 张晔;吴坤;张芳;姜新亮
4.基于改进CRITIC权的灰色关联评价模型及其应用 [J], 王磊;高茂庭
5.基于改进熵权的灰色关联模型在湿地水质综合评价中的应用 [J], 侯保灯;李佳蕾;潘妮;梁川
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水电建设项目费用评价方法研究——基于改进灰色关联度
ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｏ ｕ ｒ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｒ ｙ ． Ｈｏ ｗ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｓ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｍｐ ｏ ｔａ ｒ ｎ ｔ ｆ ｏ ｒ ｓ ａ ｖ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｎ ｅ ｙ ｎｄ ａ ｐ ｏ— ｒ
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《基于AHP和灰色关联度法的B企业财务绩效研究》范文
《基于AHP和灰色关联度法的B企业财务绩效研究》篇一一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业财务绩效的评价成为企业战略管理的重要环节。
为了全面、准确地评估B企业的财务绩效，本文采用层次分析法（AHP）和灰色关联度法相结合的研究方法，对B企业的财务绩效进行深入研究。
本文旨在通过对B企业财务绩效的综合评价，为企业战略决策提供有力支持。
二、研究背景与意义B企业作为行业内的领军企业，其财务绩效的评价对于企业自身发展及行业竞争力具有重要影响。
然而，企业财务绩效评价涉及多个维度，包括盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力等，单一指标难以全面反映企业的整体财务状况。
因此，本文采用AHP和灰色关联度法对B企业进行综合评价，旨在为B企业提供更加全面、客观的财务绩效评价方法。
三、研究方法（一）层次分析法（AHP）层次分析法是一种定性和定量相结合的多准则决策分析方法。
本文将B企业的财务绩效分为目标层、准则层和方案层，通过构建层次结构模型，确定各层次之间的权重关系，从而得出综合评价结果。
（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评价方法，用于分析各因素之间的关联程度。
本文将利用灰色关联度法对B企业财务绩效的各项指标进行关联度分析，以揭示各指标之间的内在联系及对整体绩效的影响程度。
四、B企业财务绩效评价（一）指标体系构建根据B企业的实际情况，本文构建了包括盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力四个维度的财务绩效评价指标体系。
其中，盈利能力包括净利润率、总资产收益率等指标；营运能力包括存货周转率、应收账款周转率等指标；偿债能力包括流动比率、速动比率等指标；成长能力包括营业收入增长率、净利润增长率等指标。
（二）AHP权重确定通过构建层次结构模型，运用AHP法确定各指标的权重。
在构建模型时，需邀请相关领域的专家对各指标进行评分，根据评分结果计算各指标的权重。
最终得到各指标的权重分别为：盈利能力35%、营运能力25%、偿债能力20%、成长能力20%。
基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型
】】 】 】 】 】 】第1章 基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型灵活型公共交通系统是一个复杂的综合性系统，单一的常规评价方法不能够准确对系统进行全面评价【39 ，这就要求在进行灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根 据各种评价方法的优缺点，构建适合该系统的综合评价模型。
本章以灵活型公共交通系统评 价指标体系为基础，参考常规型公共交通系统评价方法，建立了基于层次分析法的灰色关联 度综合评价模型。
1.1评价方法适应性分析灰色关联度分析法基于灰色系统理论，是一种多指标、多因素分析方法 ，通过对系统的动态发展情况进行定量化分析，考察系统各个要素之间的差异性和关联性，当比较序列与 参考序列曲线相似时，认为两者有较高关联度，反之则认为它们之间关联度较低，从而给出 各因素之间关系的强弱和排序【50】。
与传统的其它多因素分析法相比【80】【81】【82】，灰色关联度 分析法对数据量要求较低，样本量要求较少，计算量较小，可以利用各指标相对最优值作为 参考序列，为最终综合评价等级的确定提供依据 ，而不必对大量实践数据有过高要求，能 够较好解决灵活型公共交通系统作为新型辅助式公系统没有足够的经验数据支撑其模型参 数的问题。
此外，灵活型公共交通系统评价体系是基于乘客、公交企业、政府三方主体的综 合评价体系，涉及因素较多，指标较为复杂，部分指标之间存在关联性和重复性，信息相对 不完全，而灰色系统的差异信息原理以及解的非唯一性原理，可以很好的解决这一问题【79 。
综上所述，认为灰色关联度分析法比较 适合于灵活型公共交通系统的综合评价 。
然而灰色 关联度分析法将所有指标对于总目标的影响因素大小视作等同，没有考虑指标权重的影响， 评价值可信度较低，应当通过科学的方法，确定指标权重，将其与关联度系数相结合，增加 评价结果的科学性和有效性【83 。
常见的权重确定方法包括，专家打分法、等权重法、统计试验法、熵值法等。
《基于AHP和灰色关联度法的B企业财务绩效研究》范文
《基于AHP和灰色关联度法的B企业财务绩效研究》篇一一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业财务绩效的评估与提升已成为企业持续发展的重要课题。
本文以B企业为研究对象，采用层次分析法（AHP）和灰色关联度法相结合的方法，对其财务绩效进行深入研究。
首先，通过AHP法构建财务绩效评估体系；其次，运用灰色关联度法对B企业的财务绩效进行定量分析；最后，根据分析结果提出相应的改进建议。
二、B企业财务绩效评估体系构建1. 指标体系设计基于财务绩效评估的全面性和科学性原则，本文从盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力四个方面构建B企业财务绩效评估体系。
具体指标包括：总资产收益率、净资产收益率、应收账款周转率、存货周转率、流动比率、速动比率、营业收入增长率等。
2. 层次结构模型采用AHP法，将B企业财务绩效评估体系分为目标层、准则层和指标层。
目标层为B企业财务绩效；准则层包括盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力；指标层则为具体的财务指标。
3. 判断矩阵与权重确定通过专家打分法，构建各层级的判断矩阵，计算各指标的权重。
最终得到各指标的权重，为后续的定量分析提供依据。
三、灰色关联度法在B企业财务绩效分析中的应用1. 数据预处理收集B企业近几年的财务数据，对原始数据进行无量纲化处理，使各指标具有可比性。
2. 灰色关联度模型构建以各年度的财务数据为参考序列，以各指标的权重为比较序列，构建灰色关联度模型。
3. 灰色关联度计算与分析根据灰色关联度模型，计算B企业各年度的财务绩效与理想解的关联度。
通过对比分析，找出B企业财务绩效的优劣及变化趋势。
四、结果与讨论1. 结果呈现通过灰色关联度法分析，得出B企业各年度财务绩效的关联度排序及与理想解的差距。
同时，结合AHP法确定的指标权重，对B企业的财务绩效进行综合评价。
2. 讨论与改进建议根据分析结果，讨论B企业在盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力等方面存在的问题及原因。
针对问题，提出相应的改进建议，如优化资本结构、提高资产周转率、加强成本控制等。
一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型
一种基于改进灰关联度的变权系数
组合预测模型
一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型是一种改进灰色关联度分析的基于变权的组合预测方法。
它是根据每个因子的重要性和影响力来计算变权系数，然后将变权系数结合起来形成组合预测模型。
在变权系数组合预测模型中，引入了改进灰色关联度（IGC）。
灰色关联度分析是一种用于描述两个指标之间关系的分析方法，它可以概括出两者之间的潜在联系。
此外，灰色关联度也可以作为一种变权算法，该算法可以对不同的因子进行变权，使得每个因子都能够发挥其自身的重要性和影响力。
在改进灰色关联度分析中，会考虑各因子的重要性和影响力，并计算其变权系数，从而得出最终的系数组合预测模型。
在计算变权系数时，要考虑到各个因子的重要性和影响力，以便更好地预测未来发展趋势。
改进灰色关联度分析算法的计算步骤如下：
1.首先，根据历史数据，计算每个因子与所要预测值之间的灰色关联度；
2.然后，根据各个因子的重要性和影
响力，计算每个因子的变权系数； 3.最后，将计算出的变权系数结合起来，形成组合预测模型。
组合预测模型的优点是：
1.可以避免单因子的错误预测，因为它可以考虑到各个因子的重要性和影响力；
2.可以有效地预测未来发展趋势，因为它可以考虑到各个因子的变化及其影响。
因此，一种基于改进灰关联度的变权系数组合预测模型可以有效地预测未来发展趋势，并且可以避免单因子的错误预测。
基于组合权重的灰色关联度方案决策模型及其应用(精)
基于组合权重的灰色关联度方案决策模型及其应用王广月刘健(山东大学土建学院济南250061)摘要:分析了岩土工程方案决策中存在的问题,提出了组合权重的概念,建立了基于信息熵和层次分析法确定权重的灰色关联度决策模型,既考虑了主观因素的影响,又考虑了方案指标体系固有信息的重要性,并通过实例验证了该方法的合理性,为岩土工程方案决策的科学性与准确性提供了一个新的思路。
关键词:信息熵层次分析法组合权重灰色关联度CREYRELATIVEDEGREEDECISIONMAKINGMODELBASEDONCOMBINATOR IALWEIGHTANDITSAPPLICATIONWangGuangyue LiuJian(SchoolofCivilEngineering,Shandong)Abstract:AgreyrelativedegreedecisionmakingmandAHPisestablished,andaconceptionofc ombinatorialweightisputinprojects′decisionmakingo fgeotechnicalengineering.Themodel ,proved,ofsubjectivefactorsandimportanceofinformationofprojects′indextoselectgeotech nicalengineeringprojectsmorescientificallyandexactly.Keywords:entropy analytichierarchyprocess combinatorialweight greyrelativedegree岩土工程方案设计中许多评价问题都属于多人、多层次和多目标综合评价问题。
目前国内外建立的综合评价方法有几十种,但大多数尚处于理论研究阶段,不十分成熟。
这些评价方法各有特点,但大体上可以分为两类,主要区别在确定权重上。
基于灰色关联-组合赋权的建筑工程项目评标模型研究
基于灰色关联-组合赋权的建筑工程项目评标模型研究
基于灰色关联-组合赋权的建筑工程项目评标模型研究是一种
评价建筑工程项目的方法。
灰色关联分析是一种综合评价方法，可用于评估多个指标或因素对于建筑工程项目的影响程度。
而组合赋权方法则用于确定各个评价指标的权重，从而综合考虑不同指标的重要性。
在建筑工程项目评标模型研究中，首先需要确定评价指标体系，包括各项指标及其量化方法。
然后，根据实际情况，采集各个指标的数据。
接下来，利用灰色关联分析方法计算各个指标的关联度，得到每个指标与最终评价结果的关联度值。
在确定指标权重时，可以使用组合赋权方法。
该方法将各个指标的权重分配为最优权重，使得计算得到的综合排名最接近实际情况。
具体来说，可以使用层次分析法（AHP）或模糊数
学方法等来确定各个指标的权重。
最后，将各个指标的关联度值与其对应的权重相乘，得到各个指标的综合得分。
根据得分大小，对建筑工程项目进行评价和排序，选出最佳的项目。
这种评标模型具有灵活性和适应性，能够考虑到多个因素的影响。
通过综合考虑各个指标的关联度和权重，可以得到更准确的评价结果，提高建筑工程项目评标的准确性和可靠性。
基于解释结构模型法及灰色关联分析法的产品性能考核指标体系建立方法初探
基于解释结构模型法及灰色关联分析法的产品性能考核指标体系建立方法初探作者：王海清来源：《中国科技博览》2017年第07期[摘要]本文在德尔菲法（Delphi法）初步得出性能考核的相关因素集合基础上，利用解释结构模型法（ISM）及灰色关联分析法进行筛选，充分结合了定性定量方法，得出了合适的指标体系以供产品性能考核之用。
[关键词]Delphi法解释结构模型法灰色关联分析指标体系中图分类号：G221 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）07-0324-010、引言七五○试验场是我国唯一的内陆水中兵器试验靶场，承担着我国各种新型水中兵器装备的大量科研、设计定型（鉴定）以及生产验收试验。
根据试验产品特点并结合靶场实际情况设计合理、科学的考核方法，以对产品性能进行有效考核是靶场一项十分重要的工作。
在研究产品性能考核方法时，可能需要建立考核模型。
建模伊始，首要的问题是恰当的选择进入模型的指标体系。
这一方面依赖于建模人员对模型的深入研究和认识，同时还必须充分运用定性定量分析手段。
本文提出了一种基于解释结构模型法（ISM）及灰色关联法的指标体系建立方法，其建立原则为：1）指标与被考核产品性能间相互关联度高，代表性强；2）指标间相互关联度低，基本满足相互独立要求。
1、定义、公式及符号说明在介绍指标体系建立方法前，先对一些相关定义、公式及符号进行简单说明。
定义1：解释结构模型法（ISM）是美国J.华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题的一种方法而开发的。
其特点是把复杂的系统分解为若干子系统（要素），利用人们的实践经验和知识，以及计算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。
定义2：灰色关联分析是灰色系统理论的一种分析方法。
其基本思想是根据曲线间相似程度来判断因素间的关联程度。
一般地说，曲线的几何形状越接近，变化趋势也就越接近，相互之间的关联度就越大。
它对样本量的大小没有特殊要求，分析时也不需要典型的分布规律，且计算量小，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，因而具有广泛的实用性。
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基于改进灰色关联度的指标体系构建方法摘要：评价指标体系建立的是否合理决定着人们能否对评价对象有个正确的认识。
本文提出一种基于改进灰色关联度的评价指标体系构建方法，该方法首先计算出各因素与系统的关联度，采用德尔菲法对专家打分进行处理，打分结果作为各因素重要性的得分；然后将因素的关联度与重要性得分相结合，排序后筛选出初始指标；最后通过对初选指标之间的相关性分析，求解出有效的指标体系。
比较实验是在真实的数据集上进行的，实验结果证明改进的灰色关联度分析法明显优于主成分分析法。
因此可以认为改进后的方法能够有效的实现指标筛选。
abstract： whether evaluation objects can be understood comprehensively or not depends on a reasonable evaluation index system. in this paper， a novel evaluation index system construction method based on improved grey correlative degree analysis has been proposed. firstly， the correlation between various factors and the system has been calculated， dealing with expert scores based on the delphi method and assigning the results to the importance score of each factor. secondly，the correlative degree has been combined with the importance score and the initial indicators have been screened after sorting. finally， an effective index system has been drawn out through analyzing the correlations of primary indexes.
comparison experiment has been conducted on real data sets. the experimental results demonstrate that the improved grey correlation analysis method outperforms the principal component analysis method. it suggests that the proposed method can be applied for achieving effective index screening.
关键词：指标体系；指标筛选；灰色关联度；相关性分析
key words： evaluation index system；index selection；grey relational degree；correlation analysis
中图分类号：f22 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）07-0004-04
0 引言
20世纪上半叶，在经历了项目预算、计划项目预算、目标管理预算、零基预算等多个发展阶段后，以美国、澳大利亚和新西兰为代表的oecd国家开始实施绩效预算改革。
绩效预算是一种以结果为导向的预算方式，该方式将传统的关心财政资金的投入转化为关注资金的使用效率，以项目的实际产出作为衡量一个项目好坏的标准。
这种预算形式对政府的预算资源配置有着显著的引导、激励、监督和咨询作用[1]，更加有利于节约型政府的建设。
绩效预算改革的关键就是建立一套科学完善的绩效评价指标体系，通过对项目绩效进行多方面评审，实现对项目价值的正确认识。
由于项目的绩效预算目前还处于发展阶段，因此各财政部门还
没有建立统一的绩效评价指标体系。
不少学者也试图通过各种科学的方法构建更加完善的指标体系。
例如：安艳芳[2]在绩效考核中引入了企业管理领域的方法，运用平衡计分卡的知识，从财务、客户、内部学习和学习与成长四个维度构建了指标体系；杨玉霞[3]将现代统计学的相关方法运用在政府预算绩效评价体系的建立中，将考察的内容从宏观、微观两个角度设置成了三类指标，取得了很好的效果；李建华[4]以“投入—过程—产出—成果”为思路，根据经验确立了指标体系的内容，并对教育支出的情况进行了评价。
这些方法虽然都很好的建立了指标体系，但是没有很好的将数据分析与专家经验分析相结合，建立的评价指标体系也相对不够全面。
本文将关联度分析的相关方法应用到指标体系的建立中，并进行了改进，对传统的关联度分析从专家参与评价和指标的相关性两方面进行了思考，完善了该方法在指标体系建立过程中可能存在的问题。
改进后的方法能够很好的将专家的观点融合在最终的结果中，体现了定性与定量分析相结合的思想。
1 基本概念
1.1 灰色系统邓聚龙教授于1982年最先提出了灰色系统的概念。
在客观世界中存在着各种系统，如果对于一个系统人们能够清楚的看到其内部的信息，则可以称这个系统为“白色系统”；如果对于系统内的信息完全未知，那么这个系统就是一个“黑色系统”
[5]。
灰色系统正是介于二者之间，人们对于这个系统有所了解，但是不能明确的掌握信息的全部内容，这类系统在生活中较常见。
对灰色系统的研究就是将其“白化”的过程[6]，发掘出系统数据潜在的信息，具有重大的研究价值。
1.2 灰色关联度灰色关联度分析是灰色系统理论的主要研究
内容之一，同时也是客观建立指标体系的方法之一。
它的基本思想就是通过建立灰色关联分析模型，结合数列曲线的几何图形，对系统中各因素之间的关联性进行分析。
通过比较关联度的大小筛选出对系统影响较大的关键因素，并以这些因素作为指标建立指标体系。
这种方法的特点在于不需要大量的样本数据，降低了统计和计算的难度，并且最终的结果以排序的形式给出，人们可以根据实际情况选择指标的个数，更具有灵活性。
不仅如此，这种方法也可以同时用于赋权评价和决策参考[7，8]，因此在多个领域都颇受欢迎。
但是随着应用环境逐渐的复杂，经常会遇到很多具有特殊性的问题，因此很多学者依然在对分析模型进行不断的完善和创新[9，10]，使得这种方法能够更好的帮助人们解决实际问题。
2 改进的灰色关联度分析法
改进后的灰色关联度分析法是一种定性与定量分析相结合的方法，它可以弥补传统的灰色关联度分析法在建立指标体系时只分析数据不结合实际的缺陷。
具体的实现方式就是在计算出指标的关联度之后，利用delphi法得出专家认为的各指标的重要性，再根据专家评审的结果对关联度进行优化，得出指标的优劣排序，最终结合相关性分析筛选出符合要求的指标。