改进神经网络赋权的Borda法用于城市生活环境评价
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【摘要】:在结合前文所选的13个城市和8个指标,分别运用熵权法给各指标进行赋权,在运用TOPSIS法和主成分分析法对13个城市进行综合评价和排名的基础之上,为了综合上述两种评价方法的优点,建立Borda模糊组合评价模型,并运用该模型对13个城市生活综合竞争力重新进行综合评价和排序,使其结果更趋于合理。再令Bi为城市i的模糊Borda数得分,计算公式为:其中,为城市i在第j种评价方法下排在第h位的得分。表8-6模糊Borda综合评价得分及排名表
在结合前文所选的13个城市和8个指标,分别运用熵权法给各指标进行赋权,在运用TOPSIS法和主成分分析法对13个城市进行综合评价和排名的基础之上,为了综合上述两种评价方法的优点,建立Borda模糊组合评价模型,并运用该模型对13个城市生活综合竞争力重新进行综合评价和排序,使其结果更趋于合理。
(一)综合评价方法的差异性(一致性)分析
上述两种评价方法的评价对象虽然是同一组数据,但由于评价方法的原理不同,使得最终的排名也不尽相同。为了进一步了解评价方法是否存在差异性或一致性,采用相关样本的非参数检验来验证这两种评价方法的差异化程度,判断其是否存在显著的差异性。若不存在显著的差异性,则再使用相关系数检验法判断两种评价方法的密切程度,以及两种评价方法的具体得分及排名结果。
相关样本的非参数检验是在对总体分布不太了解的情况下,对样本所在的相关配对总体的分布是否存在显著差异性进行检验,该检验一般是对同一研究对象分别给予多种处理,判断各处理方法是否存在显著差异性。虽然该检验对单个总体的分布并不做过多要求,但必须是成对的数据,通过比较对应样本之间的差异来检验总体的差异。
结合本书实际,选用适合两相关样本非参数检验的Wilcoxon秩和检验。结合两种评价方法的Wilcoxon检验结果可以得知两种评价方法得分之间差异的中位数不等于0,即二者存在一定的差异性。
如附表19所示,由Wilcoxon检验可知二者存在差异,那么为了进一步了解二者存在的相关关系,本书再运用Pearman等级相关系数来求解二者的相关系数,如附表20所示。综合Wilcoxon检验和Pearman等级相关系数检验可知,两种评价方法并不趋同,存在一定程度的差异化,为了更好地利用以上两种评价方法,需要对这两种方法进行改良,使之更趋于合理。
表8-3 两种评价方法的得分及排名表
(二)建立组合评价模型——模糊Borda组合评价模型
从上述两种单一评价模型的排序结果来看,二者存在一定的差异。为了消除这种差异,充分利用单一模型的优点而尽量避免单一模型的缺陷,本书采用模糊Borda组合评价模型[1]重新进行综合评价,借以得出更为合理的结果。模糊Borda在综合以上两种评价模型时既能考虑到二者得分上的差异,又能充分考虑排序上的差异。[2]具体的计算过程如下所示。
第一步,令μij为城市i在第j种评价方法下属于“优”的隶属度,其计算公式为:
其中,xij为城市i在第j种评价方法的具体得分,结果如表8-4所示。
表8-4 两种评价方法下的隶属度
第二步,令pih为城市i排在第h位的模糊频数,计算模糊频数(率),具体结果如表8-5所示,其公式为:
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其中,为城市i在第j种评价方法下排在第h位,则有:
表8-5 模糊频率及得分差异模糊评价表
其中,为城市i在第j种评价方法下排在第h位,则有:
定义反映得分差异的模糊频率为:
第三步,令Qh为城市排在h位的得分,将其排序转化为得分,其公式为:
其中,1≤h≤n。
再令Bi为城市i的模糊Borda数得分,计算公式为:
其中,为城市i在第j种评价方法下排在第h位的得分。最终可以得到模糊Borda综合评价得分及排名,如表8-6所示。
表8-6 模糊Borda综合评价得分及排名表
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