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基于交叉DEA模型的MATLAB代码.doc

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简介：
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。

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  • 基于交叉DEA模型的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。
     
  • 基于MATLAB的交叉DEA模型代码及应用实例
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的交叉DEA模型代码及实例, 源码下载
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    本资源提供MATLAB环境下运行的交叉数据包络分析（Cross-DEA）模型源代码与应用实例。适用于效率评价和优化研究，帮助用户深入理解并实践DEA方法。 交叉DEA模型的MATLAB代码以及求解DEA模型的案例和源码。
     
  • 【老生谈算法】基于MATLAB的DEA交叉评价函数.doc
    优质
    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。
     
  • DEA模型MATLAB代码：超效率DEA、BCC和CCR模型
    优质
    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！
     
  • DEA交叉效率评估
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的DEA仁慈型交叉效率计算+步骤详解
    优质
    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 BCC CCR三种模型的高效MATLAB代码
    优质
    本篇文章提供了针对DEA（数据包络分析）、BCC（Banker-Charnes-Cooper）及CCR（Cherns-Cooper-Rhodes）模型的优化MATLAB代码，旨在提高计算效率和准确性。适用于进行生产率与效率评估的研究人员和技术人员。 本段落介绍了三种DEA模型的实现方法：投入型、产出型以及超效率模型，并提供了使用MATLAB进行这些模型编程的具体步骤。
     
  • DEA模型MATLAB代码_非期望工具箱_DEA模型代码_MATLAB代码
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的DEA（数据包络分析）模型非期望产出工具箱源码，适用于效率评估和决策支持系统开发。 同样是DEA模型，这个版本包含了非期望产出的部分。使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有详细的注释，非常容易理解。