《三角白化權(quán)函數(shù)評估模型構(gòu)建與計(jì)算》1900字

三角白化權(quán)函數(shù)評估模型構(gòu)建與計(jì)算綜述一、評估模型的構(gòu)建利用中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，首先需要清楚該函數(shù)的基本原理，即該函數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的基本步驟。因此，本節(jié)將對中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的操作步驟和模型構(gòu)建進(jìn)行詳細(xì)闡述。二、指標(biāo)權(quán)重計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算或分配方法具有多樣性，既包括了主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法，也有兩者相結(jié)合的綜合賦權(quán)法。指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法選擇是否合理科學(xué)會對評估結(jié)果產(chǎn)生直接影響，因此指標(biāo)權(quán)重分配方法應(yīng)能夠貼近項(xiàng)目的實(shí)際情況，應(yīng)當(dāng)與所選取的項(xiàng)目評估模型或方法相協(xié)調(diào)。本文擬運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論中的中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)模型對項(xiàng)目進(jìn)行評估，因此，本文選擇在層次分析法的基礎(chǔ)上，利用灰色關(guān)聯(lián)度法作為修正方法，對評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行分配?；疑P(guān)聯(lián)度法利用專家對各指標(biāo)的經(jīng)驗(yàn)判斷值，借鑒灰色相似關(guān)聯(lián)度的理論，將專家的最大經(jīng)驗(yàn)值作為參考序列，進(jìn)行計(jì)算，再經(jīng)過歸一化處理得出各指標(biāo)權(quán)重的一種方法。其計(jì)算步驟及公司如下：（一）根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷值構(gòu)建評價(jià)矩陣。假設(shè)共有n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，m名專家，每名專家都對每個(gè)評價(jià)指標(biāo)給出自己的經(jīng)驗(yàn)判斷值，組成評價(jià)矩陣。X=(X1,X2,.....,Xn)T，其中X1=(x1(1),x1(2),.......,x1(m))。（二）根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷值確定燦參考序列。從專家給出的經(jīng)驗(yàn)值中選取最大值最為參考序列，以X0表示，則X0=(x0(1),x0(2),.......,x0(m))。（三）計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)序列X1,X2,.....,Xn到參考序列X0的距離。如公式（1）所示。（四）根據(jù)公式（1）的結(jié)果初步計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，如公式（2）所示。（五）對公式（2）的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，得出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。公式（3）所示。三、確定評估灰類數(shù)在利用三角白化權(quán)函數(shù)進(jìn)行項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)時(shí)，先要劃分出該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)灰類，再結(jié)合各評價(jià)指標(biāo)的得分情況，代入評價(jià)模型計(jì)算出各指標(biāo)的灰類系數(shù)，將各指標(biāo)的灰類系數(shù)進(jìn)行降序處理，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度由系數(shù)的大小決定，即項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的大小取決于灰類系數(shù)的大小。實(shí)務(wù)中，灰類數(shù)的確定一般采用定性的方法，需要根據(jù)評價(jià)對象的實(shí)際情況而定。例如在評估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以劃分為“高”、“中”、“低”三個(gè)等級，也可以再進(jìn)一步細(xì)分為“較高”、“高”、“中”、“低”、“降低”五個(gè)等級，由此灰類數(shù)也會存在著差異。因此，灰類數(shù)的劃分應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況而定，需能夠科學(xué)合理地反映項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。四、構(gòu)建中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)以三角白化權(quán)函數(shù)為構(gòu)建起的評估模型主要有兩種：端點(diǎn)型和中心點(diǎn)型。端點(diǎn)型評估模式是基礎(chǔ)，中心點(diǎn)型是通過完善端點(diǎn)型三角白化權(quán)函數(shù)而形成，克服了端點(diǎn)型的部門缺陷，如不會出現(xiàn)兩個(gè)以上灰度相互交叉重合、同一指標(biāo)中各個(gè)灰類的聚類系數(shù)和不為1等情況，評估結(jié)果更具科學(xué)性與合理性。中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)模型構(gòu)建的基本原理如下：假設(shè)有i=1,2,3,.....,m為評估對象，j=1,2,3,.....,n為m個(gè)評估對象的指標(biāo)數(shù)，k=1,2,3,....s為評估灰類，評估對象i關(guān)于指標(biāo)j的觀測值為xij，i=1,2,3,.....,m；j=1,2,3,.....,n。首先，根據(jù)確定的評估灰類數(shù)s，將評價(jià)指標(biāo)j的取值范圍劃分為s個(gè)區(qū)間。例如指標(biāo)j的取值范圍為[a1,as+1]，則將該區(qū)間劃分為s個(gè)小區(qū)間，表示為[a1,a2],[a2,a3],...[ak,ak+1]...,[as-1,as],[as,as+1]，其中a2、a3、a4的值根據(jù)評價(jià)對象實(shí)際情況確定。其次，確定各個(gè)灰類的中心點(diǎn)，該點(diǎn)可以選擇區(qū)間的中點(diǎn)，也可以不為中點(diǎn)，以該點(diǎn)屬于灰類的最大可能性為原則選取。上一步驟將指標(biāo)j的取值范圍劃分為了s個(gè)小區(qū)間，表示將j的取值納入了s個(gè)不同的灰類，即[a1,a2]屬于第一灰類，[as,as+1]為第s個(gè)灰類，將各個(gè)灰類轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的取值區(qū)間。設(shè)bk，k=1,2,3....s為各灰類的中心點(diǎn)，則bk∈[ak,ak+1]，將b1,b2,.....,bs作為各個(gè)灰類的代表。再次，由于基于中心點(diǎn)構(gòu)建的模型，為了保證第一灰類和第s灰類樣本觀測值的完整性，需要將灰類向左右方向進(jìn)行拓展，增加第零灰類和第s+1灰類，其中心點(diǎn)為b0,bs+1,由此構(gòu)成了完整的中心點(diǎn)：b0，b1,b2,.....,bs,bs+1。同時(shí)設(shè)中心點(diǎn)bk白化權(quán)函數(shù)值為1，即(bk)=1，將（bk，1）與第k-1灰類的端點(diǎn)（bk-1,，0）與第k+1灰類的端點(diǎn)（bk+1,，0）連接，構(gòu)成(xij)的函數(shù)圖像，如圖3.1所示。圖3.1中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的圖像最后，根據(jù)中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)圖像，構(gòu)建指標(biāo)j觀測值x的白化權(quán)函數(shù)的表達(dá)式：0x∈[bk-1,bk+1](x)=x∈[bk-1,bk]公式（4）x∈[bk,bk+1]五、計(jì)算評估對象綜合聚類系數(shù)計(jì)算評估對象i的綜合聚類系數(shù)是判斷評估對象灰類類型的主要依據(jù)，其計(jì)算過程主要分為以下幾步。首先，將指標(biāo)j的實(shí)際觀測值x帶入公式（4），分別計(jì)算出每個(gè)灰類下j的白化權(quán)函數(shù)值；其次，計(jì)算i關(guān)于每個(gè)灰類的綜合聚類系數(shù)，得到s個(gè)綜合聚類系數(shù)，公式表達(dá)為：，其中wj為指標(biāo)的權(quán)重。例如評估對象共有4個(gè)評價(jià)指標(biāo)，則其第一灰類的綜合聚類系數(shù)為：σ1=，依次可以計(jì)算出其他灰類的綜合聚類系數(shù)。六、綜合評價(jià)綜合評價(jià)是根據(jù)