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MATLAB中DEACrossEfficiencyMATLAB工具箱,用于MATLAB平台的DEA交叉效率计算。

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简介:
MATLAB中的DEA方法,通过其DEA交叉效率工具箱版本1.0.0,由克里斯汀·卡普斯(ChristianKaps)和乔斯·佐菲奥(JoséL.Zofío)共同开发。为了能够使用该工具箱,用户需将包含“crossefftoolbox”文件夹的路径添加到MATLAB的环境配置中。该工具箱的核心功能在于计算一系列交叉效率模型,包括Sexton等(1986)提出的原始经典模型以及Doyle和Green(1994)和Charnes等人(1982, 1983)所提出的线性替代模型和乘法模型。此外,该工具箱还包含了CookandZhu(2014)提出的最大对数交叉效率模型,以及梁等人(2008)介绍的博弈交叉效率模型。这些模型的详细信息均可参考Balk, BM, and deKoster, MBM, and Kaps, C., and Zofío, JL (2017). “An assessment of cross-efficiency methods for measuring warehouse performance,” ERIM Report Series ResearchERS-2017-015-LIS, Erasmus Institute for Management and Innovation (ERIM)。 该工具箱内部包含“crossefftoolbox”文件夹,其中集成了所有用于计算交叉效率所需的功能,并明确要求用户将其添加到MATLAB的路径中。

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  • MATLABDEA仁慈型+步骤详解
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    本教程详细介绍如何在MATLAB中使用数据包络分析(DEA)方法计算仁慈型交叉效率,并提供详细的步骤说明和代码示例。适合需要进行复杂数据分析的研究者与工程师学习参考。 代码有效且易于操作,即使是DEA初学者或完全没有MATLAB基础的人也能轻松实现。该方法可用于实证研究,并可参考有关旅游产业与农业融合效率的研究数据。
  • DEA评估
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    DEA(数据包络分析)是一种用于评价决策单元相对效率的数学规划方法。本文探讨了DEA中的交叉效率评价法,深入研究了其原理、计算及应用,为决策者提供了更加全面和精确的绩效评估工具。 DEA交叉效率评价程序用于企业效益评价,并结合了AHP综合评价方法的使用。
  • MATLABDEA代码与DEACrossEfficiency
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    简介:本文介绍了一套用于MATLAB环境下的数据包络分析(DEA)的代码及专门提升DEA应用效率的DEACrossEfficiency工具箱,为研究人员和工程师提供了强大的数据分析工具。 在MATLAB中使用DEA交叉效率工具箱版本1.0.0。该工具箱由克里斯汀·卡普斯(Christian Kaps)和乔斯·佐菲奥(José L. Zofío)开发。 要使用此工具箱,请将名为“crossefftoolbox”的文件夹添加到MATLAB路径中。这个工具箱能够计算多种交叉效率模型,包括: - 原始经典模型 (Sexton等, 1986) 及其改进版本(Doyle和Green, 1994)。 - Charnes等人提出的乘法模型(Charnes et al., 1982; 1983)。 - Cook和Zhu的最大对数交叉效率模型(Cook and Zhu, 2014)。 - 梁等人的博弈交叉效率(Liang 等人,2008)。 所有这些模型的详细信息可以在以下出版物中找到:Balk、de Koster 和Kaps等人于2017年发布的“对交叉效率方法的评估,用于衡量仓库绩效”。 该工具箱包含以下几个文件夹: - crossefftoolbox: 包含计算交叉效率所需的所有功能。您需要将此文件夹添加到MATLAB路径中。 - examp:示例用法和数据集。
  • DEA模型MATLAB代码.doc
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    本文档介绍了一种利用MATLAB编程实现的交叉数据包络分析(Cross-DEA)模型的代码。通过该代码,用户能够高效地进行决策单元之间的相对效率评估和比较。文档详细解释了如何使用并调整这些MATLAB脚本以适应不同的研究需求及数据集。 交叉DEA模型的MATLAB代码,使用MATLAB求解DEA模型案例,以及相关的MATLAB源码。
  • MATLABDEA模型代码及应实例
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    本资源提供基于MATLAB编程实现的交叉数据包络分析(DEA)模型代码,并附带实际应用案例,旨在帮助研究者与实践者深入理解并高效运用该方法。 可以测算效率值,并且不会出现无效率状态,因此比传统DEA模型的测算结果更加客观。
  • 【老生谈法】基MATLABDEA评价函数.doc
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    本文档《老生谈算法》探讨了数据包络分析(DEA)及其在决策支持中的应用,并详细介绍了如何使用MATLAB实现DEA交叉评价功能,为读者提供了一个深入理解与实践该方法的有效途径。 DEA交叉评价是一种常用的多准则决策分析方法,用于评估和比较多个决策单元的相对效率。该方法能够将多种输入和输出指标转化为单一的效率指标,从而对各个决策单元进行效能评定。 在MATLAB中实现DEA交叉评价通常涉及线性规划技术的应用。具体来说,这一过程可以分为两个步骤:自我评价与交叉评价。 **自我评价阶段** 在此阶段需要解决一个线性规划问题以确定每个决策单元的最佳权重向量wi。通过设定输入矩阵X和输出矩阵Y的值,目标是找到最佳权重组合使得产出最大化。利用MATLAB中的linprog函数可以完成这一任务,该函数接受包括目标函数f、约束条件A与b等在内的多个参数。 **交叉评价阶段** 在进行交叉评估时同样需要解决一个线性规划问题来确定每个决策单元的交叉评价值Eik。通过设定输入矩阵X和输出矩阵Y,目的是找到最佳权重组合使得产出最大化,并使用MATLAB中的linprog函数完成计算任务。 经过这两个步骤之后,可以得到所有决策单元的效率评价结果并进行排序分析;根据各列平均值ei大小对各个单位从低到高或从高到底排列。这种方法在实际应用中非常有用,比如银行、医院和学校等机构可以通过DEA交叉评估来比较各自的运作效能。 总体而言,在MATLAB环境下利用该方法可以便捷地实现对于多个决策单元之间的相对效率评价与对比工作。
  • 数据包络分析(DEA) for MATLAB
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    数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB是一款专为MATLAB设计的应用程序,用于执行效率和生产率分析。此工具箱提供了多种DEA模型来评估决策单元(如组织或部门)的相对有效性,并支持灵活性的数据输入与直观的结果展示。它是进行运营管理、绩效评价及资源分配的理想选择。 DEA 数据包络分析工具箱 是一个用于MATLAB的数据包络分析工具箱。
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    本资源提供MATLAB环境下的交叉小波与小波相干分析工具箱,包含详细的文档和示例代码,适用于时间序列数据分析。 MATLAB算法及工具源码适用于毕业设计、课程作业等多种场景,并且所有代码都经过严格测试可以直接运行。 作为一种专为数值计算与科学工程应用而设的高级编程语言,MATLAB在开发与实现算法方面具有显著优势: 1. **丰富的数学和科学函数库**:提供广泛的数学、信号处理、图像处理、优化及统计等领域的函数库。这有助于开发者快速构建复杂的数值计算算法,并简化了整个开发过程。 2. **易于学习且使用方便**:MATLAB拥有简洁直观的语法,使得编写与测试代码更加便捷高效。其语言结构类似于数学表达式和矩阵操作,因此能够清晰地呈现算法逻辑。 3. **支持快速原型设计**:通过交互式的编程环境,开发者可以迅速创建并验证新的想法或改进现有方案。这种即时反馈机制大大加快了开发周期中的迭代与优化速度。 4. **强大的可视化功能**:MATLAB内置的绘图工具可以帮助用户以图表形式直观地展示算法结果和分析数据趋势。无论是简单的二维曲线还是复杂的三维模型,都能轻松绘制出来。 5. **并行计算支持及加速技术**:借助于并行计算工具箱以及GPU加速等功能模块,可以有效利用多核心处理器与图形处理单元来提升程序执行效率,实现更高效的算法运算能力。
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    MATLAB中的循环平稳工具箱是一款专为信号处理设计的软件包,提供了一系列函数用于分析和模拟循环平稳信号,适用于通信、雷达等领域。 其中包括循环平稳的自相关函数以及循环谱分析等内容。
  • DEA模型MATLAB代码:超DEA、BCC和CCR模型
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    这段资料提供了一套实现超效率DEA(数据包络分析)、BCC及CCR模型的MATLAB代码。适用于需要进行生产率与效率评估的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个包含三个DEA模型(投入型、产出型、超效率)的MATLAB代码集合。只需设置好变量即可使用这些代码。希望与大家共同进步!