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DEA交叉效率评估

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简介：
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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  • DEA交叉效率评估
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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。
  • 基于非期望产出的DEA效率评估（2014年）
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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。
  • 基于DEA方法的煤炭产业结构效率评估
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    本研究运用数据包络分析(DEA)方法，旨在评估中国煤炭产业的结构效率，识别影响其效能的关键因素，并提出优化建议。 基于DEA模型的煤炭产业结构效率评价研究指出，作为我国基础产业之一的煤炭行业对国民经济的发展具有重要影响。本段落采用数据包络分析（DEA）方法，评估了1993年至2007年间中国煤炭行业的结构效率情况。
  • MATLAB中的DEA仁慈型交叉效率计算+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。
  • 关于城市轨道交通运营效率评估的研究——采用改良博弈交叉效率法.pdf
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    本文探讨了在城市轨道交通领域应用改良博弈交叉效率法进行运营效率评估的方法与实践，旨在提高系统运行效能。 本段落提出并应用了三种改进的博弈交叉效率评价方法，在对有效与非有效的决策单元施加限制或引入正则化条件的基础上进行研究。相较于传统的博弈交叉效率评估手段，这些创新的方法不仅能够在相同的权重空间内更有效地对比不同的决策单元，还显著提升了计算过程中的收敛速度，并在一定程度上解决了传统博弈交叉效率结果的不唯一性问题。 实验结果显示，在所有决策单元施加限制可以提高对各个单位的区分度，从而改善了评价结果的一致性和准确性。同时，实施全局限制能够进一步提升迭代算法的稳定性与快速性。通过改进模型对中国九个城市的轨道交通企业运营效率进行了评估，证实这些方法在鉴别不同决策单元方面具有显著优势，并且其收敛速度明显占优，最终提供了更加可靠和可信的结果。 综上所述，本段落提出的方法为城市轨道交通系统的运营效率评价提供了一种更为高效、准确的工具。
  • 研发效率评估
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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。
  • 轨道交通与常规公交换乘效率测评的DEA方法研究.pdf
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    本文通过运用数据包络分析(DEA)方法，系统地评估和优化城市轨道交通与常规公交车之间的换乘效率，旨在提升公共交通系统的整体效能和服务质量。 为解决轨道交通与常规公交换乘效率缺乏定量评估的问题，在分析从轨道交通出站至附近公交站点的路径及主要影响因素的基础上，确定了评价指标，并运用数据包络分析方法构建了一个非均一测评模型来评估换乘效率。通过推导和优化该模型后，以重庆市为例进行了实际应用。计算结果显示四个站点的换乘效率指数达到1，表明这些站点实现了DEA有效即达到了换乘效率的最大化。对于未达最优性换乘的其他车站，则结合指标在有效前沿面上的投影分析提出了各指标优化目标值，为改进轨道交通与常规公交之间的换乘设施及客流组织管理提供了定量化决策建议。
  • 【老生谈算法】基于MATLAB的DEA交叉评价函数.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。
  • 能源效率评估计算表
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    《能源效率评估计算表》是一款专业的工具表格，适用于企业及个人用户进行能源消耗分析与节能减排规划。通过详尽的数据输入和自动化的计算功能，帮助使用者精准掌握设备或系统的能效表现，并提供改善建议以达到节约成本、保护环境的目标。 节能评估计算表包括需要系数、行业增加值率、用能量合算以及财务估算等内容。
  • DEA模型MATLAB代码：超效率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！