广义区间DEA模型及其有效性研究

根据样本单元和待评价决策单元的区间投入、区间产出定义最大广义生产可能集,建立基于最大广义生产可能集的广义区间DEA模型,然后定义了待评价决策单元基于广义区间DEA模型的区间效率,并对待评价决策单元进行了有效性分类,最后通过实例表明了广义区间DEA模型的实用性.     

随机DEA的确定等量变换

讨论了随机条件下,决策单元的相对有效性评价问题,提出了随机变量、随机ＤＭＵ确定等量的概念和一种新的随机相对有效性判别方法,即随机ＤＥＡ的确定等量变换法,与其它判别法相比,方法具有计算简单、实用,且能反映决策者风险偏好等特点。     

全局DEA评价模型

在分析以往ＤＥＡ模型的基础上，提出了全局ＤＥＡ评价模型，并讨论了该模型意义下的ＤＥＡ有铲与Ｃ＾２Ｒ模型下的ＤＥＡ有效的关系以及全局模型的一些性质及经济含义，实例表明，该模型是符合实际的。     

平稳随机时间序列的状态空间建模

在已知平稳随机时间序列样本数据的情况下,论述了如何采用正交投影算法和正交奇异值算法建立随机时间序列的状态空间模型和状态矢量估计,这种数学建模方法对于船舶机舱中的系统数学模建有很大的帮助。     

一种基于模糊线性方程组的模糊随机时间序列模型

利用模糊系数实变量的线性方程组建立了一种新的模糊随机时间序列模型.模型的求解被转化为一种线性规划问题,它可广泛应用于不确定环境中的各种预报.     

随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用

针对随机模糊神经网络(SFNN)的网络结构没有明确的物理含义，仅仅是一种实现随机模糊逻辑系统的计算结构的问题，对其网络结构进行了改进，重新定义了每层的节点原型。改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少，从而计算量有所减少。对于SFNN的参数和结构，可以分别通过参数学习算法和结构学习算法来优化。将SFNN用于随机混沌时间序列预测，仿真结果表明：该系统由于引入了随机的概念，使网络能更有效地防止噪声的干扰，因而更适合于工程应用。     

基于逆序概率的随机多目标DEA方法

针对各决策单元的输入/产出指标为一定分布的随机变量情形,提出了一种基于逆序概率的随机多目标DEA方法,该方法在利用蒙特卡罗方法对随机多目标DEA模型进行求解的基础上,确定决策单元的排序,通过逆序概率对结果进行分析,并用实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于超效率DEA模型的我国基础教育绩效评价研究

基础教育在人的一生当中起到至关重要的作用,基础教育的好坏直接关系到一个国家发展的情况。为此,如何合理评价一个国家或地区基础教育发展情况已经成为一个重要的研究课题。本文在构建一套基础教育绩效评价指标体系的基础上,利用超效率DEA模型对我国基础教育绩效进行实证研究,并得出合理的评价结论。对我国进一步完善基础教育有极大的指导性作用。     

基于DEA模型的艾滋病疗法有效性分析

采用DEA方法，对艾滋病医疗试验机构（ACTG）研究项目193A的数据进行分析．基于输出的BCC模型，计算了不同年龄段患者选用不同疗法在治疗中的各个阶段的相对有效性，并利用机会约束随机BCC模型对有效性进行评价，最后，采用预测DEA模型，对各疗法的下一阶段的治疗效果进行预测，为患者选择下一阶段的疗法提供依据，     

一类新的非线性时间序列模型的极限性态研究

提出了带可数多个白噪声干扰的随机时滞的非线性时间序列模型并研究了这类模型的极限性态,得到了一些新的结果.     

基于超效率数据包络分析模型的视窗分析

视窗分析作为一种分析效率前沿移动的方法已获得较为广泛的应.而传统的视窗分析中效率评价一般都采用CCR模型,会出现多个时期的决策单元有效的情形,难以对这些决策单元进行全面系统的评价.针对这个问题,借助超效率数据包络分析可以进一步区分有效决策单元的思想,将超效率数据包络分析模型引入视窗分析当中,并利用该方法对福建省九个设区...     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

基于可变模糊数据包络分析的多目标决策模型

多目标决策问题的两个关键步骤是各指标权重的确定和距离函数基准点的选择.为直接从数据集中挖掘指标权重,获取样本的一致性排序,研究了样本权重未事先确定的多目标决策问题,建立了一种先优化每个指标的客观权重使赋权后每个样本综合属性值趋于理想值;再通过相对距离测定,利用可变模糊模型计算样本相对隶属度矩阵的两阶段决策模型,最后给出了应用算例并同其他方法进行了对比分析.结果显示这种新方法计算结果稳定,能够对样本进行有效排序,不仅可以有效解决数据包络分析模型解不唯一的问题,而且满足样本与理想点和非理想点距离之和为1的条件,生成一致排序.     

基于数据包络分析的区域网络信息资源配置研究

以网络信息资源配置情况作为研究对象,采用数据包络分析方法,从不同省份的网络信息资源投入和产出的角度,构建EDA指标体系.通过收集数据,运用DEA模型进行计算,得到区域网络信息资源配置效率情况,并进行了分析,提出了非DEA有效的改进方法.     

基于IDEA模型的港口物流服务商优选方法

为科学地对港口物流服务商进行评估及选择,基于数据包络分析(DEA)模型,结合定性的不确定因素,提出非精确数据包络分析(IDEA)模型的港口物流服务商优选方法.该方法无需更多精确信息,并兼有一般DEA的特点,较好地解决了DEA无法处理定性因素的问题.算例分析结果表明了该方法的有效性和实用性.     

基于模糊变量期望值算子的综合评判模型

针对模糊矩阵综合评判存在失效的问题,运用可信性理论,将判断属性值好坏的模糊性语言描述,用建立在可信性空间的模糊变量来表示,并以期望值纯量的形式来刻画。提出了基于模糊变量期望值算子的综合评判模型,针对此模型的不足和局限性,又提出了修正模型,并给出了相应的算法。模型实例分析结果表明:该模型具有很强的适用性和有效性。该成果为模糊性决策系统提供了一种新的处理方式,具有一定的参考价值。     

数据包络分析方法综述

阐述了数据包络分析的基本原理和方法,给出这一非参数方法的几个数学模型以及在多个领域的研究应用状况,并就该方法的发展作一展望。     

随机期望值模型的适应值预测差分进化算法

随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题．针对此问题,提出了一种基于适应值预测的差分进化算法,该算法主要是把适应值预测技术、随机模拟技术与差分进化算法结合．最后,通过实例仿真,数值结果表明所提出的算法是有效的和可行的．     

轨道交通枢纽换乘效率DEA非均一评价模型

换乘效率是对轨道枢纽换乘功能的综合度量，对其评价能够发现轨道枢纽在运动过程中存在的问题并能找出解决问题的有效途径，通过对多指标综合评价问题均一评价方法的局限性分析，提出了用数据包络分析方法进行轨道枢纽换乘效率评价的新思路，建立了输入输出指标体系和DEA非均一评价模型，给出了换乘效率，输入冗余率和输出亏空率以及运行有效性的评价分析方法，并进行了广州地铁枢纽换乘效率评价的实例研究，结要表明利用DEA方法评价轨道枢纽的换乘效率比传统方法具有更为明显的优势。     

基于因子分析和数据包络分析的港口竞争力评价

为准确客观评价深圳港的综合竞争力,选用34个可以量化的评价指标.采用因子分析法在众多评价指标中提取影响深圳综合竞争力的公共因子,对深圳港2003—2008年及周边港口的综合竞争力进行分析比较.采用数据包络分析法对影响深圳综合竞争力的公共因子中指标的投入产出的有效性进行分析.引入交叉评价机制对广州、上海、厦门、珠海和深圳在某些方面的有效性进行分析比较,旨在为港口发展战略提供理论参考.