CN112396252A - 电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法 - Google Patents

电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法，属于适用于管理规划的数据处理方法技术领域。该方法通过构建评估指标体系，收集二级评估指标的数值，构建互信息矩阵并计算二级评估指标的互信息值，从而筛选出关键二级评估指标，再对定性的关键二级评估指标赋值，以及对关键二级评估指标赋权，通过构建两两比较判断矩阵和归一化处理得到关键二级评估指标的主观权重，通过计算关键二级评估指标特征比重和关键二级评估指标的熵值得到客观权重，计算主观权重和客观权重的综合权重，最后将关键二级评估指标的各数值与综合权重相乘再求和后得到所需的建设成效评估值。该方法可提高数据收集和处理的质量和效率并提高评估值的准确性。

Description

电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法
技术领域
本发明涉及一种电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法，属于适用于管理规划的数据处理方法技术领域。
背景技术
目前，针对电力物联网双创园区建设成效(通过指标来体现)的评估，大部分集中在通过定量指标进行建设成效评估。相比于定性评估指标，定量评估指标较为直观、简洁、准确，但是数据获取过程较为不易，比如目前在采集定量指标数据值时都是采用调查法，需要耗费大量时间和精力，且采集的数据准确性无法保证。此外，现有采用往往单一赋权方法对上述建设成效的评估指标进行赋权。
比如，采用主观赋权法虽然能够充分参考相关领域专家学者的经验，但主观性较强，受参与者意向和偏好影响，并受各位专家知识水平、社会经验的限制。再比如，采用客观赋权方法虽然客观性较强，但不能反映专家和公众的意见，有失真实性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：如何提高建设成效评估所需数据采集的效率和质量以及评估结果的准确性。
本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：一种电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法，包括以下步骤：
步骤1：构建评估指标体系，所述评估指标体系包含目标值、一级评估指标和二级评估指标；所述目标值是所述电力物联网双创园区建设成效评估值，所述二级评估指标分属于所述一级评估指标，所述二级评估指标包含定性二级评估指标和定量二级评估指标；
步骤2：通过所述电力物联网双创园区的管理系统API直接访问和调用所述电力物联网双创园区内政府、企业和高校的信息系统中的数据和资源，收集所述定量二级评估指标的数值；通过专家打分法获取所述定性二级评估指标的数值；
步骤3：设所述二级评估指标有M个，设所述电力物联网双创园区有N个，设第N个电力物联网双创园区的所述目标值是Rn，设第M个所述二级评估指标的数值是Rm，计算所述二级评估指标的数值Rm与所述目标值Rn之间的互信息值为I(Rn；Rm)；整合n个所述电力物联网双创园区得到互信息矩阵如式(1)
Figure BDA0002818903000000021
如式(2)计算M个所述二级评估指标与所述目标值的平均互信息值
Figure BDA0002818903000000022
剔除平均互信息值较低的所述二级评估指标，筛选出关键二级评估指标，所述关键二级评估指标的数值记为R'hn(h＝1,…,H)，其中H是所述关键二级评估指标的数量；
步骤4：对所述关键二级评估指标进行分级，分别是很好、较好、一般、较差和很差的五个评估等级；通过云模型对所述关键二级评估指标中属于定性的指标进行定量赋值，所述云模型的数字特征数据分别是期望Ex、熵En和超熵He，记为C(Ex,En,He)；
步骤4.1首先，生成以熵En为期望值，超熵的平方He2为方差的第一正态随机数如式(3)
yn＝Rn(En,He) (3)；
步骤4.2然后，生成以Ex为期望值，第一正态随机数的平方yn 2为方差的第二正态随机数如式(4)
xn＝Rn(Ex,yn) (4)；
步骤4.3最后，计算隶属度如式(5)
Figure BDA0002818903000000023
重复上述步骤4.1至4.3，直至在论域上生成5朵云，将所述期望值Ex与所述评估等级一一对应；
步骤5：通过层次分析法求出所述关键二级评估指标的主观权重，通过熵权法求出所述关键二级评估指标的客观权重，再根据所述主观权重和客观权重计算所述关键二级评估指标的综合权重；
步骤5.1：主观权重计算
用chh'来表示第h项关键二级评估指标和第h'项关键二级评估指标相比较的重要值，且chh'＞0，构建两两比较的判断矩阵C如式(6)，
Figure BDA0002818903000000031
然后，将判断矩阵C的每一列进行归一化处理如式(7)，
Figure BDA0002818903000000032
将归一化后的判断矩阵C按行相加如式(8)，
Figure BDA0002818903000000033
计算各所述关键二级评估指标的主观权重值如式(9)，
Figure BDA0002818903000000034
步骤5.2：客观权重计算
对所述关键二级评估指标的数值R'hn如式(10)进行归一化处理，
Figure BDA0002818903000000035
其中ahn是归一化处理的结果；
计算所述关键二级评估指标的特征比重如式(11)
Figure BDA0002818903000000041
计算所述关键二级评估指标的熵值en如式(12)，
Figure BDA0002818903000000042
计算各所述关键二级评估指标的客观权重值如式(13)，
Figure BDA0002818903000000043
步骤5.3：计算综合权重如式(14)，
Figure BDA0002818903000000044
其中，q为赋权方法的种类数，θ为决策者偏好度的相对重要性，λq为决策者对第q类赋权方法的偏好度，βq为赋权方法的一致性系数；
步骤6：将所述关键二级评估指的数值与其相应的综合权重相乘再求和如式(15)计算所述目标值Rn并输出，
Figure BDA0002818903000000045
本发明的有益效果是：由于选取定性和定量的指标对电力物联网双创园区的建设成效进行评估，使得评估内容更全面和科学；采用电力物联网双创园区的管理系统API直接访问和调用所述电力物联网双创园区内政府、企业和高校的信息系统中的数据和资源，大大提高数据收集的质量和效率；采用层次分析法和熵权法结合的赋权方法，充分发挥两种赋权方法的优势，避免选取单一评估方法所带来的弊端，既考虑具有丰富经验的专家的主观判断，又通过客观赋权来减少主观赋权引起的偏差，从而更科学地确定权重，提高评估结果的科学性。
附图说明
下面结合附图对本发明的电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法作进一步说明。
图1是实施例电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法的流程图。
具体实施方式
实施例
本实施例的，本实施例以三个电力物联网双创园区为例，如图1所示包括以下步骤：
步骤1：构建评估指标体系，所述评估指标体系包含目标值、一级评估指标和二级评估指标；所述目标是所述电力物联网双创园区建设成效的评估值，所述二级评估指标分属于所述一级评估指标，所述二级评估指标包含定性二级评估指标和定量二级评估指标。本实施例的一级评估指标具体是政、企和校三个；二级评估指标包括属于所述政的拉动投资额、社会创业氛围、带动就业人数、人均收入增加、资源要素集成度和带动产业链上下游企业发展数量的六个，属于所述企的累计融资额、中介机构数量、企业研发费用、企业产业培育、园区内企业数量、企业创新竞争力、企业盈利增加额、创新创业人才数量、企业合作创新氛围、金融机构服务水平、技术成果孵化数量、园区高新技术企业占比和企业与高校及科研机构合作创新意愿的十三个，属于所述校的专利申请量、科技创新氛围、扶持研究项目数、科研成果孵化数量和高校及科研机构数量的五个，一共二十四个二级评估指标。评估指标体系如下表1所示。
表1
Figure BDA0002818903000000051
Figure BDA0002818903000000061
步骤2：通过所述电力物联网双创园区的管理系统API直接访问和调用所述电力物联网双创园区内政府、企业和高校的信息系统中的数据和资源，收集所述定量二级评估指标的数值；通过专家打分获取所述定性二级评估指标的数值；专家打分分为很好、较好、一般、较差和很差，对应的分值分别为10、8、6、4、2。二级评估指标的数值如下表2所示：
表2
Figure BDA0002818903000000062
Figure BDA0002818903000000071
步骤3：设二级评估指标有M个，本实施例M＝24；设电力物联网双创园区有N个，本实施例N＝3；设第N个电力物联网双创园区的目标值是Rn，设第M个二级评估指标的数值是Rm，计算二级评估指标的数值Rm与所述目标值Rn之间的互信息值为I(Rn；Rm)；整合3个电力物联网双创园区得到互信息矩阵如式(1)
Figure BDA0002818903000000072
如式(2)计算M个二级评估指标与目标值的平均互信息值
Figure BDA0002818903000000073
计算得到的平均互信息值如下表3所示。
表3
Figure BDA0002818903000000074
剔除平均互信息值较低的所述二级评估指标，筛选出关键二级评估指标，关键二级评估指标标的数值记为R'hn(h＝1,…,H)，其中H是关键二级评估指标的数量。本实施例筛选出拉动投资额、社会创业氛围、带动就业人数、带动产业链上下游企业发展数量、园区内企业数量、企业产业培育、企业盈利增加额、企业合作创新氛围、金融机构服务水平、技术成果孵化数量、高校及科研机构数量、科技创新氛围、扶持研究项目数和科研成果孵化数量一共14个关键二级评估指标，H＝14。14个关键二级评估指标如下表4所示。
表4
Figure BDA0002818903000000081
步骤4：对14个关键二级评估指标进行分级，分别是很好、较好、一般、较差和很差的五个评估等级；通过云模型对关键二级评估指标中属于定性的指标进行定量赋值，云模型的数字特征数据分别是期望Ex、熵En和超熵He，记为C(Ex,En,He)；
步骤4.1首先，生成以熵En为期望值，超熵的平方He2为方差的第一正态随机数如式(3)
yn＝Rn(En,He) (3)；
步骤4.2然后，生成以Ex为期望值，第一正态随机数的平方yn 2为方差的第二正态随机数如式(4)
xn＝Rn(Ex,yn) (4)；
步骤4.3最后，计算隶属度如式(5)
Figure BDA0002818903000000091
重复上述步骤4.1至4.3，直至在论域上生成5朵云，将所述期望值Ex与所述评估等级一一对应。如表5所示。
表5
Figure BDA0002818903000000092
步骤5：通过层次分析法求出14个关键二级评估指标的主观权重，通过熵权法求出14个关键二级评估指标的客观权重，再根据主观权重和客观权重计算14个关键二级评估指标的综合权重；
步骤5.1：主观权重计算
用chh'来表示第h项关键二级评估指标和第h'项关键二级评估指标相比较的重要值，且chh'＞0，构建两两比较的判断矩阵C如式(6)，具体可以结合表6所示的判断矩阵标度法构建。
Figure BDA0002818903000000093
表6
Figure BDA0002818903000000094
Figure BDA0002818903000000101
然后，将判断矩阵C的每一列进行归一化处理如式(7)，
Figure BDA0002818903000000102
将归一化后的判断矩阵C按行相加如式(8)，
Figure BDA0002818903000000103
计算各关键二级评估指标的主观权重值如式(9)，
Figure BDA0002818903000000104
各关键二级评估指标主观权重值的计算结果如下表7所示：
表7
Figure BDA0002818903000000105
Figure BDA0002818903000000111
步骤5.2：客观权重计算
对14个关键二级评估指标的数值R'hn如式(10)进行归一化处理，
Figure BDA0002818903000000112
其中ain是归一化处理的结果；
计算各关键二级评估指标的特征比重如式(11)
Figure BDA0002818903000000113
计算各关键二级评估指标的熵值en如式(12)，
Figure BDA0002818903000000114
计算各关键二级评估指标的客观权重值如式(13)，
Figure BDA0002818903000000115
各关键二级评估指标客观权重值的计算结果如下表8所示：
表8
Figure BDA0002818903000000116
Figure BDA0002818903000000121
步骤5.3：计算综合权重如式(14)，
Figure BDA0002818903000000122
其中，q为赋权方法的种类数，θ为决策者偏好度的相对重要性，λq为决策者对第q类赋权方法的偏好度，βq为赋权方法的一致性系数；各关键二级评估指标的综合权重如表9所示：
表9
Figure BDA0002818903000000123
Figure BDA0002818903000000131
步骤6：将所述关键二级评估指的数值与其相应的综合权重相乘再求和如式(15)计算所述目标值Rn并输出，
Figure BDA0002818903000000132
输出的3个电力物联网双创园区的目标值(即电力物联网双创园区建设成效评估值)如表10所示：
表10
Figure BDA0002818903000000133
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，但本发明并不局限于此，比如本发明的方法也可以运用于其他的科技园区或物流园区等园区的建设成效评估值的获取。所有根据本发明的构思及其技术方案加以等同替换或等同改变均应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种电力物联网双创园区建设成效评估值的获取方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：构建评估指标体系，所述评估指标体系包含目标值、一级评估指标和二级评估指标；所述目标值是所述电力物联网双创园区建设成效评估值，所述二级评估指标分属于所述一级评估指标，所述二级评估指标包含定性二级评估指标和定量二级评估指标；
步骤2：通过所述电力物联网双创园区的管理系统API直接访问和调用所述电力物联网双创园区内政府、企业和高校的信息系统中的数据和资源，收集所述定量二级评估指标的数值；通过专家打分法获取所述定性二级评估指标的数值；
步骤3：设所述二级评估指标有M个，设所述电力物联网双创园区有N个，设第N个电力物联网双创园区的所述目标值是Rn，设第M个所述二级评估指标的数值是Rm，计算所述二级评估指标的数值Rm与所述目标值Rn之间的互信息值为I(Rn；Rm)；整合n个所述电力物联网双创园区得到互信息矩阵如式(1)
Figure FDA0002818902990000011
如式(2)计算M个所述二级评估指标与所述目标值的平均互信息值
Figure FDA0002818902990000012
剔除平均互信息值较低的所述二级评估指标，筛选出关键二级评估指标，所述关键二级评估指标的数值记为R'hn(h＝1,…,H)，其中H是所述关键二级评估指标的数量；
步骤4：对所述关键二级评估指标进行分级，分别是很好、较好、一般、较差和很差的五个评估等级；通过云模型对所述关键二级评估指标中属于定性的指标进行定量赋值，所述云模型的数字特征数据分别是期望Ex、熵En和超熵He，记为C(Ex,En,He)；
步骤4.1首先，生成以熵En为期望值，超熵的平方He2为方差的第一正态随机数如式(3)
yn＝Rn(En,He) (3)；
步骤4.2然后，生成以Ex为期望值，第一正态随机数的平方yn 2为方差的第二正态随机数如式(4)
xn＝Rn(Ex,yn) (4)；
步骤4.3最后，计算隶属度如式(5)
Figure FDA0002818902990000021
重复上述步骤4.1至4.3，直至在论域上生成5朵云，将所述期望值Ex与所述评估等级一一对应；
步骤5：通过层次分析法求出所述关键二级评估指标的主观权重，通过熵权法求出所述关键二级评估指标的客观权重，再根据所述主观权重和客观权重计算所述关键二级评估指标的综合权重；
步骤5.1：主观权重计算
用chh'来表示第h项关键二级评估指标和第h'项关键二级评估指标相比较的重要值，且chh'＞0，构建两两比较的判断矩阵C如式(6)，
Figure FDA0002818902990000022
然后，将判断矩阵C的每一列进行归一化处理如式(7)，
Figure FDA0002818902990000023
将归一化后的判断矩阵C按行相加如式(8)，
Figure FDA0002818902990000024
计算各所述关键二级评估指标的主观权重值如式(9)，
Figure FDA0002818902990000031
步骤5.2：客观权重计算
对所述关键二级评估指标的数值R'hn如式(10)进行归一化处理，
Figure FDA0002818902990000032
其中ahn是归一化处理的结果；
计算所述关键二级评估指标的特征比重如式(11)
Figure FDA0002818902990000033
计算所述关键二级评估指标的熵值en如式(12)，
Figure FDA0002818902990000034
计算各所述关键二级评估指标的客观权重值如式(13)，
Figure FDA0002818902990000035
步骤5.3：计算综合权重如式(14)，
Figure FDA0002818902990000036
其中，q为赋权方法的种类数，θ为决策者偏好度的相对重要性，λq为决策者对第q类赋权方法的偏好度，βq为赋权方法的一致性系数；
步骤6：将所述关键二级评估指的数值与其相应的综合权重相乘再求和如式(15)计算所述目标值Rn并输出，
Figure FDA0002818902990000041
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