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基于熵權(quán)系數(shù)法的系統(tǒng)發(fā)展水平模型

2015-07-21 00:19張謙
科技資訊 2015年16期
關(guān)鍵詞:物流業(yè)成都市制造業(yè)

張謙

摘要:采用熵權(quán)系數(shù)法,分析近些年成都市的物流業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。熵權(quán)系數(shù)法是一種多目標(biāo)決策的有效方法,可用于優(yōu)選綜合考慮多種因素,充分利用評(píng)價(jià)對(duì)象的固有信息。其計(jì)算結(jié)果更為客觀,符合實(shí)際。對(duì)成都市2001年到2011年來(lái)的制造業(yè)與物流業(yè)進(jìn)行了研究,并根據(jù)近十一年來(lái)的數(shù)據(jù),通過(guò)熵權(quán)系數(shù)法確定了制造業(yè)與物流業(yè)各自指標(biāo)的權(quán)重向量和,再利用制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展水平的特征向量和建立系統(tǒng)發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型與,對(duì)制造業(yè)與物流業(yè)近幾年各自的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞:熵權(quán)系數(shù)法數(shù)學(xué)模型成都市

中圖分類號(hào):G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2015)06(a)-0000-00

一、引言

信息論中的熵值理論反映了信息的無(wú)序化程度,可用來(lái)評(píng)定信息量的大小,某項(xiàng)指標(biāo)攜帶的信息越多,其對(duì)決策的作用越大。熵值越小,熵權(quán)越大,則系統(tǒng)無(wú)序度越小。因此,可用信息熵理論評(píng)價(jià)各指標(biāo)的有序度及其效用,即由評(píng)價(jià)指標(biāo)值構(gòu)成的判斷矩陣來(lái)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重[1]。熵權(quán)系數(shù)法是一種多目標(biāo)決策的有效方法,可用于優(yōu)選綜合考慮實(shí)際操作的可行性,建立的優(yōu)選預(yù)測(cè)模型科學(xué)實(shí)用。本文以成都市2001年到2011年來(lái)的制造業(yè)與物流業(yè)的營(yíng)收數(shù)據(jù)為例,利用熵權(quán)系數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理,最后對(duì)兩產(chǎn)業(yè)近幾年各自的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。

二、應(yīng)用

制造業(yè)與物流業(yè)都是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),其發(fā)展過(guò)程中包含眾多因素,因此,評(píng)價(jià)體系中應(yīng)包含一定數(shù)量的指標(biāo),能較全面地反應(yīng)兩產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況。根據(jù)科學(xué)性,時(shí)效性,可操作性,獨(dú)立性的原則,結(jié)合所擁有的數(shù)據(jù),基于熵權(quán)系數(shù)法建立系統(tǒng)發(fā)展水平模型。

1.計(jì)算權(quán)值

①數(shù)據(jù)獲?。焊鶕?jù)原有數(shù)據(jù)和成都統(tǒng)計(jì)年鑒,整理得到一套有用數(shù)據(jù)。

年份 貨運(yùn)量(萬(wàn)噸) 公路貨運(yùn)量(萬(wàn)噸) 鐵路貨運(yùn)量(萬(wàn)噸) 公路貨物周轉(zhuǎn)量(萬(wàn)噸公里) 出口總額(億美元) 進(jìn)口總額 (萬(wàn)美元) 旅客周轉(zhuǎn)率(萬(wàn)人公里) 等級(jí)公路里程(公里) 城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入 (元)

2011 34368 19198 15170 2050952 229.6 1495038 7696100 19055 23048

2010 44087 28679 15386 1749387 138.7 1075500 11190620 17923 19920

2009 39540 27630 14120 1471567 105.0 736500 10359608 16652 17589

2008 35456 21340 14099 1011992 90.9 633900 8104261 16131 15580

2007 30011 15295 14694 657648 57.1 380300 7531209 16888 13617

2006 28101 14074 14007 567500 41.4 281000 6771492 15055 11238

2005 26642 13315 13309 509000 26.8 186000 6049029 11277 11359

2004 18174 12538 5538 474400 18.7 150000 5343000 11149 10394

2003 28798 23724 4977 445035 15.3 99000 2686781 11013 9641

2002 25944 21315 4565 403730 12.2 86000 2918837 10582 8972

2001 23640 19204 4402 410053 8.9 101000 3156153 10353 8128

表1-1.物流業(yè)原始數(shù)據(jù)整理

年份 工業(yè)增加值(億元) 規(guī)模以上工業(yè)利潤(rùn)總額 (億元) 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù) (個(gè)) 外商直接投資額(億美元) 工業(yè)社會(huì)從業(yè)人員(萬(wàn)人) 工業(yè)用電量 (萬(wàn)千瓦時(shí)) 大中型工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值 (億元) 人均GDP(元) 成都?xì)v年GDP(億元)

2011 2610.80 501.64 3130 65.50 142.32 1972744 5004.84 49438 6950.58

2010 2062.82 391.64 3887 48.60 133.50 1766106 3381.68 41253 5551.33

2009 1664.81 290.14 3800 28.04 126.72 1534439 2434.05 35215 4502.6

2008 1479.40 264.69 3564 22.50 117.95 1351903 2104.41 30855 3944.91

2007 1173.40 178.90 3164 11.40 114.32 1311200 1558.72 26849 3364.78

2006 923.67 109.50 2630 7.60 109.35 867800 1085.37 22445 2772.17

2005 757.35 79.00 2375 5.50 105.79 760470 914.15 19670 2370.76

2004 789.70 53.90 1872 3.32 98.87 691741 722.93 18856 2031.07

2003 670.40 48.20 1462 4.25 87.95 632120 650.05 18051 1705.27

2002 598.00 38.70 1341 3.67 84.45 625479 610.11 12993 1488.76

2001 542.19 33.40 1317 2.61 79.38 476157 483.07 11779 1322.05

表1-2.工業(yè)原始數(shù)據(jù)整理

②數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)無(wú)量綱化,也稱為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)格化,它是通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)變換來(lái)消除各指標(biāo)量綱影響的方法[2]。無(wú)量綱化的處理方法很多,選擇時(shí)要根據(jù)數(shù)據(jù)類型以及采用的權(quán)重確定方法類型來(lái)具體分析。這里選用極值法的正比式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)無(wú)量綱化,目的是保留指標(biāo)變量的差異且處理后的數(shù)值在[0.1]之間。

③指標(biāo)權(quán)重計(jì)算:根據(jù)熵權(quán)系數(shù)法,利用MATLAB分別求出物流業(yè)與制造業(yè)的各指標(biāo)的權(quán)重,MATLAB程序如下:

functionshangquan(A)

%標(biāo)準(zhǔn)化

UA=max(max(A));

A=A/UA;

%計(jì)算各指標(biāo)的信息熵

[m,n]=size(A);

P=zeros(m,n);

Q=zeros(m,n);

lam=1/log(n);

H=zeros(m,1);

fori=1:m

P(i,:)=A(i,:)/sum(A(i,:));

for j=1:n

if P(i,j)~=0

Q(i,j)=P(i,j)*log(P(i,j));

end

end

H(i)=-lam*sum(Q(i,:));

end

%確定各指標(biāo)的變異度

D=1-H;

%確定各指標(biāo)熵權(quán)

W=D/sum(D);

disp(W);

end

程序運(yùn)行生成數(shù)據(jù)整理:

表1-4制造業(yè)指標(biāo)權(quán)重

2.求解模型

設(shè)制造業(yè)系統(tǒng)與物流業(yè)系統(tǒng)在時(shí)刻的發(fā)展水平分別為與,其計(jì)算公式如下:

其中,和 分別為制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展水平的特征向量;和分別為制造與物流業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重向量。系統(tǒng)發(fā)展水平與與是評(píng)價(jià)制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的指標(biāo)[3]。

根據(jù)上式計(jì)算出成都市制造業(yè)與物流業(yè)的發(fā)展水平。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2-1、圖2-1。

圖2-1成都市制造業(yè)與物流業(yè)歷年發(fā)展水平

從表 2-1 和圖 2-1 可以看出,2001-2011 年,成都市制造業(yè)與物流業(yè)的發(fā)展水平整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),但二者的增長(zhǎng)速度在不同的年限略有差異。其中,2001-2003年,成都市物流業(yè)與制造業(yè)發(fā)展呈較為平緩的上升趨勢(shì),二者之間差距不大;2004-2010年,二者發(fā)展勢(shì)頭迅猛,物流業(yè)發(fā)展水平始終高于制造業(yè); 直到2010 年之后,物流業(yè)發(fā)展水平開(kāi)始滯后于制造業(yè)發(fā)展水平。物流業(yè)在這十一年內(nèi)的平均發(fā)展水平(0.4114 )略高于制造業(yè)(0.3878 )。制造業(yè)發(fā)展水平一直處于上升趨勢(shì),且在 2009年開(kāi)始增長(zhǎng)速率有所提高;物流業(yè)的發(fā)展也與制造業(yè)類似,但其發(fā)展水平一直在提高??梢?jiàn),過(guò)去十一年成都市制造業(yè)與物流業(yè)的發(fā)展步調(diào)比較一致。

三、模型評(píng)價(jià)

基于熵權(quán)系數(shù)法建立的系統(tǒng)發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型,它不依賴于人的主觀判斷,客觀性較強(qiáng),能夠較為真實(shí)合理地反映客觀事物發(fā)展規(guī)律,是科學(xué)實(shí)用的優(yōu)選預(yù)測(cè)模型。

參考文獻(xiàn)

[1]馮翠紅,余建民. 基于熵權(quán)系數(shù)法的地下水防污性能評(píng)價(jià)[J]. 人民黃河,2010,03:55-56+59.

[2]張士平. 深基坑土壓力影響因素分析[D].武漢科技大學(xué),2006.

[3]張孝琪,龔本剛,孫剛. 蕪湖市制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展協(xié)調(diào)性研究[J]. 安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2013,06:6-8+12.

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