区域生态环境评价的灰色关联投影模型

区域生态环境评价的灰色关联投影模型（精选3篇）

区域生态环境评价的灰色关联投影模型 篇1

区域生态环境评价的灰色关联投影模型

区域生态环境评价是实现全面环境管理,协调区域经济发展与生态环境保护,实现区域可持续发展的重要手段.由于评价所涉及的地域复杂性和因素多样性,许多评价方法和体系都处于不断探索和发展之中.区域生态环境系统是一个灰色系统,包括了自然、经济和社会等方面具有信息不确知性和不完全性的因素.基于灰色系统理论和矢量投影原理,建立了区域生态环境评价的灰色关联投影模型.该模型将评价样本及各级质量标准视为矢量,分别向同一矢量(理想样本)进行投影.根据投影值的大小,确定样本所属的生态环境质量级别及样本间的优劣排序.以巢湖流域为个案,在建立生态环境评价指标体系和标准的基础上,运用所建模型对其生态环境质量现状进行了评价,结果与实际情况相吻合.即巢湖流域总体以及分区合肥市、六安市的生态环境质量为4级,分区巢湖市为5级.研究表明,灰色关联投影模型对于多指标的区域生态环境质量评价是科学的`、有效的,具有一定的推广和实用价值.

作 者：吴开亚 李如忠 陈晓剑 作者单位：刊 名：长江流域资源与环境 ISTIC PKU CSSCI英文刊名：RESOURCES AND ENVIRONMENT IN THE YANGTZE BASIN年，卷(期)：12(5)分类号：X82关键词：区域生态环境评价 灰色关联投影模型 矢量 巢湖流域

区域生态环境评价的灰色关联投影模型 篇2

关键词：润滑油回收,评价模型,多目标决策

分析机用润滑油回收的经济收益来评价经济型指标,是机用润滑油回收绩效评价模型的意义所在。

大型机械运行及机械加工过程均会需要大量的润滑油,为了节约资源、减小消耗,润滑油的回收利用显得愈加重要。润滑油的流失不但造成润滑油损耗、资源浪费、效益下降,而且由于大量机用润滑油排入土壤和大气,严重污染环境,危害环境安全。消耗的机用润滑油对机械操作人员以及生产人员的身体健康危害严重。因此在当今的机械制造行业加强生产管理的同时,开展机用润滑油回收工作非常必要[1]。

在我国,主要采用的机用润滑油回收方法主要有以下几种方法:吸附法、吸收法、循环过滤法和膜分离法等技术手段[2,3]。针对以上不同的回收方法,都有相应的绩效评价模型,这些方法大多是定性的分析法,缺少量化分析的环节,在企业生产实际中不能够为机用润滑油回收方法的选择提供一组确切的量化指标依据,机械制造企业还需要根据企业自身的经济情况和技术运行指标来选择合适的机用润滑油回收方案。本文为了对急用回收润滑油进行量化的评价,设计了一种多目标的决策灰色关联投影法来评价这些回收模型[4,5],得出量化的数据指标,供机械制造企业以及大型机械运行企业参考。

1 多目标决策灰色关联投影法模型建立

1.1问题的定义

假设在待评价的方案中共有m个回收法,即X={x1,x2,…,xm};评价指标有n个,即V={v1,v2,…,vn};回收方法xi关于第j个指标vj的属性值用yij=(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)表示;则m个润滑油回收法中,共有mn个属性值,构成了矩阵Z=(yij)m×n,该矩阵被称为评价指标集合相对于回收方法集合的评价阵。

通常用到的评价指标可以按其特性划分三大类,即控制成本为目标的成本型指标、以经济效益为指标的效益型指标和以适应性为目标的适应性指标。成本型指标用来考核管理方法对生产成本的控制程度,其属性值要求做到最小化,例如流动资金的周转时间等指标;效益型指标用来考核管理方法对于企业盈利情况的影响,其属性值要求做到最大化,例如企业的产值、毛利率等;而适应性指标则用来考核管理方法对于企业管理的适应度,其属性值要求做到适中,不能过大,也不能过小[6,7,8,9]。

1.2决策矩阵及其初始化

设评价问题的回收方法集合为X={x1,x2,…,xm},指标集合为V={v1,v2,…,vn},记与理想决策回收方法x0相对应的指标vj的属性值为y0j,当vj为效益型指标时,要求该属性值y0j=max(y1j,y2j,…,ymj),当指标vj为成本型指标时,y0j=min(y1j,y2j,…,ymj),当指标vj为适应性指标时,y0j=undefined,则称矩阵vj(j=1, 2,…,m)为回收方法集X对指标集V的决策矩阵。

属性值之间的数量级差距非常大,这是由于评价体系中的各个指标属性间的量化单位的不同造成的,所以在对问题进行选择之前,有必要采用合理的方法对这些数值差异各不相同的指标属性值进行映射和转换,将具有差异巨大的属性值空间通过这种转换而映射到同一个指标属性值量化空间中来,以使评价方法可以在同一个属性空间中对不同指标属指进行评价处理[10,11]。

将序列y中的每一个属性值除以该序列的第一个属性值,即序列的初值,从而产生出一个相对归一的新序列的数值转换方法,称之为初值化生成方法,在此记为INGO:y→y'。

用初值化生成方法所产生的新的数值序列中的每一个数值均是没有度量单位的,但这并不影响其对相应属性的度量。显然所产生的所有新的序列都有同一个交点yi(1)=l。

这里的I1表示效益型指标属性值的下标集合,I2、I3则为成本型和适应性属性值的下标集合,称矩阵Y′=(y′ij)(n+1)×m为矩阵Y=(yij)(n+1)×m的初始化矩阵。显然,经过初值化处理以后,y′0j=1(j=1,2,…,m),x′0=(y′01,y′02,…,y′0m)=(1,1,…,1)即为理想回收方法。

1.3回收方法的关联度计算

如果回收方法x0为理想回收方法,则有向量x′0=(y′01,y′02,…,y′0m)=(1,1,…,1),待评回收方法xi用向量x′i=(y′i1,y′i2,…,y′im)表示,y′0j与y′ij分别为x′0与x′i的第j点的数值,则定义x′0与x′i在第j点的关联系数为rj(x′0,x′i),简记为rij,其计算公式为

undefined。 (2)

这里ρ为一个常数,是表明分辨程度的一个系数,ρ∈(0,1)。该系数被评价方法用来调整方法所比较的环境。当评价方法不考虑比较环境带来的影响时,ρ值取0;当评价方法在同一个比较环境下进行评价时,ρ值取 1。在大多数情况下,评价方法均对ρ值取一个中间值即0.5,以保证评价方法在考虑比较环境带来的影响,提高环境差异性的同时,也能避免因比较环境的不同而产生评价结果的失真。

1.4指标权重的确定

设W=(w1,w2,…,wm)T>0为一个加权向量,该加权向量作用于各评价指标以改变个指标属性值对评价结果的影响。该加权向量的确定方法有主观赋值法和客观赋值2种加权产生方法,将这2种方法结合起来,采用最小平方法产生评价加权向量。设有评价指标向量vj(j=1, 2,…,m),对其采用交叉类比的方法进行比较,从而得到判断阵B。

评价指标v1,v2,…,vm权重为w=[w1,w2,…,wm],应用权的最小平方法有

CwT=ω。 (4)

其中:ω=[-λ,-λ,…,-λ]T。

因为w1+w2+…+wm=1,所以权重w和系数λ即可由式 (4)、 (5)求得。

1.5加权灰色关联度的计算

本文定义由(m+1)n个rij组成的多目标灰色关联度判断阵R,用以计算加权的灰色关联度。

判断阵R表示了m个指标所确定的某一个设计回收方案,m维指标空间V中的一个离散回收方法点表示了每个方法。比较指标空间中每个回收方法点和理想方法之间的关联度,就是进行多目标决策的过程。在分析灰色关联度时,不要求数据变量和分布类型之间的关联性,很容易在信息不完全的小样本系统中应用,所以对企业绩效的评价有一定的积极意义。

1.6决策模型

记σj为一组新的指标权值矢量,称其为灰色关联投影权值矢量。且满足

undefined。 (7)

则称决策回收方法xi在理想回收方法x0上的投影值为灰色关联投影值Dj,Dj的值由式(8)确定。

undefined。 (8)

经过以上一系列计算过程,最终可以得到各个决策方法的投影值Di,然后对每个回收方法的指标根据投影值的大小进行比较分析和排序,Di越大,说明该方法越符合理想的方法,说明该方法具有可选性。

2 机用润滑油回收绩效评价

2.1机用润滑油回收技术评价的指标选择

机械制造企业首先作为一个企业,利润必然是其追求的目标,所以在对机械制造企业进行回收润滑油方法选择时,指标的选取应该从能效和经济型等方面综合的进行评价,主要涉及的方面有设备的前期投资,运行费用,使用效率,回收总量,设备寿命,保养费用,环境保护和安全生产等。几种机用润滑油回收方法的评价属性值,如表1所示,表中呈现了我国机械制造企业采用的润滑油回收方法所用的装置生产的销售企业对于这4种回收技术和立项技术间的关联评价属性值的分析结果。

2.2评价指标矩阵的建立和规范化

通过分析表1中4种回收技术和理想方法之间的关联数据,可以得到一个决策矩阵Y,表示了回收方法集和指标集之间的关系。

在润滑油回收技术方法选择指标中,成本性指标主要有前期投资,运行费用,保养费用和环境保护等因素,是越小越好的指标;效益型指标包括回收效率,回收量,设备寿命和安全生产等因素,是越大越好的指标。很明显,以上这些指标的量化单位都是不同的,且它们之间的数量级的差距也是十分明显的,为了克服这种差异对决策带来的影响,必须要对决策矩阵进行初值化处理,将其转化为规范矩阵Y′。 另外,效益型指标和成本型指标在基于线性变化的初值化处理时,所采用的基准不同,使得处理后最优的效益目标和最优的成本目标的值不同,难以比较。因此,Y的初始化矩阵为

2.3回收技术评价指标权重的确定

通过若干名机用润滑油回收技术相关专业的专家对润滑油回收方法的8种指标进行了交叉两两比较,并进行排序打分而得到的评价结果,分析出指标权重的判断阵。利用公式(4)和公式(5)对判断矩阵进行一系列运算,采用权值最小平方法得到权重系数方程组,求解线性方程组,得到加权系数,

w=[0.0652,0.0803,0.0925,0.1437,0.1008,

0.0221,0.3152,0.1802]。 (11)

根据(7)式,可以得到一组新的加权矢量,即灰色关联投影权值矢量σj。

σj=[0.0100,0.0151,0.0200,0.0484,0.0238,

0.0012,0.2326,0.0760]。

2.4关联度系数的确定

对式(11)进行y0j-yij的操作,得到式(12)。

由式(12)可得式(13)和(14)。

undefined, (13)

undefined, (14)

将此结果和分辨率系数ρ=0.5代入上式得式(15)。

undefined。 (15)

关联系数undefined。

由式(12)、 (15)可得灰色关联度判断矩阵R,如式(16)所示。

2.5各个决策方法在理想方法上的投影值计算

根据公式(8),在计算得出的灰色关联度判断矩阵R和一组新的加权系数σj的之后,可以计算得出各个回收方法的投影值。

undefined。

2.6机用润滑油回收方法评价结果及分析

通过以上计算方法,得到了4种机用润滑油回收方法在理想方案中的投影值,如表2所示。循环法回收机用润滑油在这4种技术力的综合绩效水平最高,其次分别是吸收法、吸附法和膜分离法,所以,循环法为机用润滑油回收方案中的最有方法,其次是膜分离方法。按照以上过程,机械制造企业可以按照自身企业发展的特点和企业本身的条件等因素,做出对自己最适合的决策方法,采取一种回收方法或几种回收法结合的办法来进行机用润滑油回收。

通过实验,发现该模型用于润滑油回收的评价得到的结论和现今非量化评估模型得到的结果相一致,同时这种方法具有普遍性和更强的可操作性,简单方便,直观可靠,具有很好的实践意义,十分值得推广。

3 结 论

为了对机用润滑油回收绩效进行分析,本文采用了多目标决策的灰色关联投影法,求其指标空间的关联因素,特别是当样本数量相对较少而且样本数据相对离散时,本方法能有效的避免由于单纯比较各回收技术的某个属性值引起的偏差。本方法对指标空间进行全方面的分析,完整的反映了影响指标空间的各种因素。

由于现在的润滑油回收技术绩效评价缺少量化评价体系,本文针对这一问题,采用了多目标决策法这一先进的管理思想和灰色系统这一先进理论,建立了具有普遍意义的绩效评价模型,应用该模型对常用的集中机用润滑油回收方法的绩效指标进行量化分析,得到的结果与现有非量化绩效评价模型结果相符合,说明本模型的可靠性,为机械制造企业选择回收润滑油技术方法提供了参考。

参考文献

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[10]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,2003:87-437.

区域生态环境评价的灰色关联投影模型 篇3

关键词：平衡记分卡熵权理论灰色关联度

一、国内外研究现状

平衡记分卡是由美国人罗伯特·S·卡普兰(Robert·S·Ka-plan)教授和大卫·P·诺顿(David·P·Norton)教授创建的．其一整套财务与非财务指标体系，对企业的经营绩效和竞争状况进行综合、全面、系统的评价。平衡计分卡的考核角度来源于组织的战略目标和竞争需要，以企业的长期战略目标为中心，主要包括四部分内容：财务维度，客户维度，内部业务流程维度．学习创新与成长维度。

自从平衡记分卡评价指标体系产生之后。国外的许多学者在此力而作了深入的研究，其创始人卡普兰和诺顿教授、罗伯特·西蒙斯等人也不断对评价体系进行修正。半衡记分卡引入我国以后，国内的很多学者也开始从平衡记分卡的不同角度结合公司自身发展进行研究，取得了很多研究成果。研究较多的是运用层次分析法对其进行评价，即通过层次分析法确定指标体系的权重，然后对指标值加权合成最终确定评价指标体系的综合评价结果。但是这种方法在实际运用中存在很多不足：第一，它只是选取影响企业战略性业绩的有限的关键因素进行衡量和分析；第二，有些指标的数据收集困难；第三，有些评定指标彼此间不是相互独立的，指标之间存在关联，而层次分析法却只适用于因素间相互独立的系统评价；第四，层次分析法由于初始数据人为给出，人的主观判断对结果影响大，评价结果客观性较差；第五．通过简单的加权平均确定的绩效评价结果缺乏可比性。

上述问题存在的主要原因在于这种评价方法在指标权重确定方面的主观性较大，影响了最终的评价结果，因此笔者试图引入熵权理论来确定指标的客观权重，以此对指标的主观权重加以修正，得到综合权重值来确定指标的权重。考虑到半衡记分卡指标体系指标间存在着关联，笔者选择灰色关联度分析模型来综合评价，从而提高了对企业绩效评价的科学性，达到更有效评价企业绩效的目的。

二、基于熵权理论的评价指标综合权重构建