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基于SBM模型的环境效率评估(2008年)

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简介:
本研究采用Slack-Based Measure (SBM) 模型探讨并评估了2008年的环境效率,分析了资源利用与环境污染之间的关系。 在企业产品生产过程中会产生一些有害副产品。传统的DEA效率评价模型及研究文献并未将这些副产品纳入考虑范围,因此所得的评价结果无法准确衡量企业的技术效率水平。本段落比较了处理非期望产出的相关DEA模型的优点和缺点,并引入了一个非径向、非角度的SBM模型来解决非期望产出问题。通过对43家企业的环境效率进行实证分析,进一步验证了该方法的有效性。

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  • SBM2008
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    本研究采用Slack-Based Measure (SBM) 模型探讨并评估了2008年的环境效率,分析了资源利用与环境污染之间的关系。 在企业产品生产过程中会产生一些有害副产品。传统的DEA效率评价模型及研究文献并未将这些副产品纳入考虑范围,因此所得的评价结果无法准确衡量企业的技术效率水平。本段落比较了处理非期望产出的相关DEA模型的优点和缺点,并引入了一个非径向、非角度的SBM模型来解决非期望产出问题。通过对43家企业的环境效率进行实证分析,进一步验证了该方法的有效性。
  • SBM与超SBM代码.txt
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    本文件包含SBM(Slack-Based Measure)模型及改进型超效率SBM模型的编程实现代码,适用于数据包络分析(DEA)中的效率评价。 文件较多,因此存放在网盘里。每个txt文件内包含下载链接及提取码,并且这些链接永久有效。 样例数据及详细介绍可以在相关文章中找到。具体可参考以下内容:样例数据展示了如何组织信息以及详细介绍了整个流程和注意事项。
  • 非期望产出DEA(2014
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    本研究采用数据包络分析(DEA)方法,在考虑非期望产出的情况下,对特定时间段内的效率进行了全面评估。 通过将非期望产出作为投入要素纳入传统DEA模型,解决了对包含非期望产出的生产活动进行效率评估的问题。结合生产可能集的概念,直接在该集中反映非期望产出的影响,并建立了基于投入导向的径向与非径向两种DEA模型。进一步地,证明了这两种DEA模型间效率值的关系及其相对有效性的等价性问题,指出非径向DEA模型能够更准确地实现对生产效率的定量评价。
  • 糊聚类方法质量
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    本研究提出了一种利用模糊聚类技术进行水环境质量综合评价的方法,旨在更准确地反映水质状况及变化趋势。通过该方法能够有效处理和分析复杂多变的水质数据,为环保决策提供科学依据。 基于模糊聚类分析法的水环境质量评价由初玲玲和刘志斌提出。该方法依据各污染物的单项污染值客观地对水质样本进行分类,并将评估区域划分为不同程度污染区,便于开展环境评估工作。
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    《研发效率评估》旨在通过科学的方法和模型来量化与分析企业的研发活动效能,探索如何提高技术开发过程中的资源配置、团队协作及项目管理等关键因素的优化策略。 敏捷开发在阿里巴巴的效能实践非常出色,相关PPT内容丰富实用,欢迎下载学习。
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    本研究探讨了基于DEA(数据包络分析)框架下的超效率SBM模型及其在Matlab中的实现方法。通过该模型,能够更精确地评估决策单元的相对效率,并提供改进方向。代码开源便于学术交流和应用推广。 如何编写包含非期望产出的超效率SBM模型的MATLAB代码?
  • 系统度分析定量方法研究 (2008)
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    本文探讨了在2008年进行的研究,专注于开发和应用各种定量方法来评估系统评价的效度。文章深入分析了如何提高科研项目中结果的有效性和可靠性。 系统评估效度的定量化分析是验证评估方法有效性的关键手段,对于判定评估工具的一致性和结果合理性具有重要意义。本段落探讨了四种效度分析方法:等级相关系数法、兼容度优化法、肯德尔和谐系数法以及模糊聚类法,并详细介绍了每种方法的基本原理和操作步骤。同时,文章还对这些方法的优缺点进行了对比分析,并通过具体实例验证了这四类方法在实际应用中的结果一致性。
  • 非期望超SBMMatlab代码及应用数据类(含附件)
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    本资源提供基于非期望产出的超效率SBM模型的Matlab实现代码及相关应用案例数据。适用于评价决策单元效率,包含详细的输入输出文件和文档说明。 非期望超效率SBM模型是一种用于处理包含非期望产出的效率评估问题的方法。该模型通过引入非期望产出来更准确地衡量决策单元(DMU)的效率水平,在经济学与运筹学中,它允许有效率单位获得超过1的评分,超出生产可能性边界,从而对这些单位进行进一步评价和排序。 在使用此模型时,Matlab因其强大的数值计算能力和灵活编程环境被广泛采用。通过其工具包,研究人员能够实现SBM及其变体的计算,并评估截面数据、时间序列及面板数据中的效率情况。 本段落档不仅介绍了非期望超效率SBM模型的应用方法,还提供了相应的Matlab工具包。该工具支持基础和扩展版本的SBM模型以及规模报酬可变与不变两种情形的选择,以满足不同的研究需求。这使得它在学术研究中具有很高的灵活性和实用性。 此外,文档还包括一个视频教学文件来帮助用户更直观地理解非期望超效率SBM模型及其Matlab工具包的操作过程。这一措施体现了编写者对用户的关怀,并展示了该工具的易用性特点。 除了上述内容外,文档还包含了一些技术分析文章,这些文章可能涉及实际应用案例或深入探讨模型的技术细节。它们对于理解和实施这个先进的评估方法具有重要价值。 文件列表显示了非期望超效率SBM模型在不同类型数据中的广泛应用及其相关的详细解释和技术支持材料。这有助于用户更好地理解该模型的计算过程和结果分析,并为他们提供理论依据和支持实际应用的例子。 总之,非期望超效率SBM模型结合Matlab工具包构成了一个强大的评估平台。本段落档指导读者如何使用此软件进行模型实现及不同类型数据的效率评价,并通过视频教程增强其实用性和易访问性,使用户能够掌握并运用这一先进的方法论。
  • DEA交叉
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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。
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    本研究利用MATLAB中的Training_NPR脚本,采用模式识别技术对指标进行分类和预测评估,特别关注环境绩效分析。 最近注意到许多用户需要使用MATLAB神经网络来处理一些特定的任务:例如对水质、空气质量及土壤质量进行分类、评估与预测;对学生表现的评价;医学或生物学领域的细胞分析以及疾病诊断等,还包括交通物流效率方面的研究。 基于多年经验,我推荐采用多层BP(Back Propagation)神经网络模式识别方法。这种方法简单易行且效果显著,并能提供有说服力的结果。然而,在实际应用中,许多用户并未完全掌握如何有效使用这些工具或在训练完成后不知该如何进行评估和利用结果等问题。 为了帮助大家更好地理解和运用MATLAB的模式识别功能,我将通过一个完整的例子来展示其优势与操作步骤: 1. **数据准备**:确保输入的数据格式正确且符合模型要求。例如,在水质分类的例子中,每组样本应包含六个指标。 2. **建立网络结构及训练参数设置**: - 定义输入层、输出层的处理函数; - 设置训练集、验证集和测试集的比例(如70%,15% 和 15%); - 指定合适的训练算法和其他性能评估标准。 3. **网络训练与调整**:通过多次迭代来优化模型参数,直至达到满意的准确度水平。如果初次尝试未能获得理想结果,则可继续进行更多次的训练过程。 4. **保存并应用已训练好的神经网络**: - 当对当前阶段的结果感到满意时,请务必存储该网络以便后续使用; - 对于新的预测任务,首先需要确保输入数据格式与之前一致。 5. **输出结果处理及展示**:将得到的二进制形式的答案转换为易于理解的形式,并将其保存到Excel文件中。 通过以上步骤,我们可以有效地利用MATLAB神经网络来解决各种复杂的数据分析问题。希望这些信息能够对您有所帮助!