CN117114491A - 一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 - Google Patents
一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117114491A CN117114491A CN202311140026.1A CN202311140026A CN117114491A CN 117114491 A CN117114491 A CN 117114491A CN 202311140026 A CN202311140026 A CN 202311140026A CN 117114491 A CN117114491 A CN 117114491A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- maintenance
- evaluation
- airport
- entropy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 136
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 105
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 89
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 9
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 241000700605 Viruses Species 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000007849 functional defect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004883 computer application Methods 0.000 abstract description 2
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
Abstract
本发明属于民航计算机应用技术领域，公开了一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统。该方法根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建相应不同级指标集合；获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的最后结果，并进行排序；根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，对机场运维指标信息的评价。本发明帮助机场运维管理部门快速准确地对日常运维工作进行定量的评估分析，客观地显示机场运维工作的不足之处，并可以针对制约项指定专门的提升补足方案。同时，可以有效提升机场信息系统运维的能力和水平，保障机场的信息设备正常工作，助力机场的平稳运行。
Description
技术领域
本发明属于民航计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统。
背景技术
随着民航业的高速发展，机场的吞吐量逐年增加，机场信息系统以及与其相关配套的设施设备应用规模也在不断扩大，其运行可靠性对机场整体运行安全至关重要。如果发生非计划故障，则会对机场正常运行产生巨大影响，可能引发航班大面积延误，或者航站楼内的秩序混乱。这不仅会造成严重的经济损失，也会给旅客的安全带来极大的影响。因此，加强机场信息系统及其配套的设施设备的运行可靠性显得尤为重要，而增加可靠性的关键在于加强运维管理，制定科学合理的运维策略，及时排除风险、消除隐患，以免扩大为故障。
机场信息化系统运维方式主要包括故障检修、定期巡检。运维对象不同，检修方式也可能不同，但是当前大部分系统和设备采用的是定期检修，这种检修方式在少量系统、设施设备数量较少的小型机场能起到较好的效果。但对于中大型机场，整体系统复杂程度高、设施设备种类多，定期检修的模式面临着人力和物力等运维资源不足的问题。因为不同系统和设备的使用频率、运行环境、操作用户等都不尽相同，发生故障的概率也就不同，若仍然按照固定周期进行固定规模的运维，则可能导致“过运维”或“欠运维”的问题，造成人力、物力资源的浪费或是未能及时排除早期的故障隐患，导致故障的发生。
大型国际机场所部署的民航专用系统繁杂，功能涉及航班运营、旅客服务、安全管理等机场运输服务所必须的重要环节，是机场运行和旅客出行的必要保障。众多系统要想平稳运行，离不开日常的运维工作。面对运维服务对象和范围的扩大，运维的难度和复杂程度日渐提升。由于没有统一的运维服务与规划，分散运维管理带来的问题日渐突出。在现有资源条件下，如何通过对机场运维能力进行评估，定位出制约机场运维水平的因素，针对性地进行改进，以实现对运维人员和运维资源的优化管理和高效利用，提高机场的运行保障效率，进而提高服务质量，提高突发事件的应对能力。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统。
所述技术方案如下：一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，应用于信息处理终端，该方法包括以下步骤：
S1，根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建不同级指标集合；
S2，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的结果，并进行排序；
S3，根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息。
在步骤S1中，不同级指标集合包括：根据一级指标构建的一级指标数据集和根据二级指标构建的二级指标数据集；
一级指标数据集包括：硬件运维能力数据、软件运维能力数据；
二级指标数据集包括运：运维考勤正常率数据、运维人员专业水平数据、运维人员在岗稳定性数据、运维工单完整程度数据；网络巡检速度数据、硬件可用性速度数据、硬件稳定性速度数据、故障相应的速度数据；软件功能缺陷发现率、数据完整性发现率、病毒检测率、24小时电话支持信息数据。
在步骤S2中，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，包括：
对个评价对象，/>个评价指标进行评价，评价对象/>相对于评价指标/>的评价矩阵/>为：
；
其中，为评价矩阵，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，/>，。
在步骤S2中，综合处理包括：对原始指标数据进行标准化处理，利用极差变换法实现对指标值的无量纲化处理，指标中没有负值，得出标准矩阵为：
；
；
其中，为标准矩阵，/>为矩阵/>的第/>行第/>列，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，/>，/>，/>为评价指标，/>为评价对象；/>为的最大值，/>为/>的最小值。
进一步，根据标准矩阵计算指标的权重矩阵/>为：
；
；
其中，为权重矩阵，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第/>个对象占指标比重的大小，为第/>个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小；/>为标准矩阵/>的第/>行第/>列，/>为评价对象，/>为无量纲。
进一步，评价指标的熵值/>定义为：
；
；
其中，为评价指标/>的熵值，/>为玻尔兹曼常数，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为对/>取对数，/>为对/>评价对象取对数；
指标间的差异系数与熵值成反比，表达式为：
；
其中，为熵值/>矩阵中的第/>个数值，/>为指标间的差异系数；
差异系数越大，对评价对象的影响和作用越大，差异系数与权重成正相关，确定对第项指标占据全部指标的熵权，表达式为：
；
其中，为第i个指标的熵权，/>为第i行第j列指标间的差异系数。
本发明的另一目的在于提供一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统，该系统用于实现所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，该系统包括：
不同级指标集合构建模块，根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建不同级指标集合；
基于熵值法评价模块，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的结果，并进行排序；
机场运维指标信息评价模块，根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息。
进一步，该系统搭载在计算机设备，该计算机设备包括：
至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
进一步，该系统搭载在计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
进一步，该系统搭载在机场信息系统运维能力评价服务器，安装在电子装置上，提供用户输入接口以实施所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明在新一代信息技术广泛应用于机场的背景下，通过对机场运维能力进行评估，定位制约机场运维水平的主要因素，进而制定相应的改进方法，保证机场运行的安全稳定，具有重要的理论意义以及广泛的应用前景。
本发明提供了一种机场信息系统运维能力的评估方法，通过建立运维能力评估指标体系，利用搜集到的机场运维指标参数，利用熵值法进行数据处理计算，得到每个指标的权重，进而利用熵权来对机场信息系统运维制约项进行定位，分析并指定改善的方法。
本发明的应用可以帮助机场运维管理部门快速准确地对日常运维工作进行定量的评估分析，客观地显示机场运维工作的不足之处，并可以针对制约项指定专门的提升补足方案。同时，新运维方案的试用期间也可以通过该发明提供的评估方法实时对运维工作进行评估，客观反馈改进方案的效果是否满足要求。通过上述方法指定的运维标准和规范，可以有效提升机场信息系统运维的能力和水平，保障机场的信息设备正常工作，助力机场的平稳运行。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；
图1是本发明实施例提供的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法流程图；
图2是本发明实施例提供的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统示意图；
图中：1、不同级指标集合构建模块；2、基于熵值法评价模块；3、机场运维指标信息评价模块。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
本发明通过对机场运行模式的调研和分析，选取了一套针对机场信息系统运维能力与运维效果评估的指标体系，通过对这些指标的数据搜集，可进一步通过评估算法进行定量计算。
本发明创新的利用熵值法对上述指标体系的数据进行计算，给出了具体的计算公式，通过对数据的标准化处理、权重占比计算、熵值计算、差异化系数计算等步骤，得到最终的各指标熵值，根据熵值大小来判断指标的影响大小，进而针对性地给出改进意见。
本发明借助于该熵值法的实现机场运维能力的评价，现有技术在该领域没有利用该方法的应用案例。
实施例1，如图1所示，本发明实施例提供的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法包括以下步骤：
S1，根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建不同级指标集合；
不同级指标集合包括：根据一级指标构建的一级指标数据集和根据二级指标构建的二级指标数据集；
一级指标数据集包括：硬件运维能力数据、软件运维能力数据；
二级指标数据集包括运：运维考勤正常率数据、运维人员专业水平数据、运维人员在岗稳定性数据、运维工单完整程度数据；网络巡检速度数据、硬件可用性速度数据、硬件稳定性速度数据、故障相应的速度数据；软件功能缺陷发现率、数据完整性发现率、病毒检测率、24小时电话支持信息数据。
S2，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的结果，并进行排序；
示例性的，基于熵值法的评价，熵值法适用于综合评价模型中，当多个方案有若干个属性指标，且评价属性分为若干等级时可用这种模型来评价，其核心是应用数学理论来获取指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的最后结果，并进行排序。
在熵值法模型中，需要确定一些关键词，例如评价等级、评价指标、评价矩阵和指标权重等。其中，有两个问题在实施过程中比较关键，一个是评价矩阵；另一个是经过综合处理的评价指标权重。
熵权法的计算是建立在标准评价矩阵基础上的，假设共有个评价对象，/>个评价指标进行评价，评价对象相对于评价指标的评价矩阵/>为：
；
其中，为评价矩阵，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，/>，，/>为评价指标，/>为评价对象。
要对原始指标数据进行标准化处理，利用极差变换法实现对指标值的无量纲化处理，由于指标中没有负值，所以可得出标准矩阵为：
；
；
其中，为标准矩阵，/>为标准矩阵/>的第/>行第/>列，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，/>，/>，/>为评价指标，/>为评价对象；/>为/>的最大值，/>为/>的最小值；/>为无量纲，没有单位，是由/>计算出来的一个过程量。
根据标准矩阵进一步计算指标的权重矩阵/>为：
；
；
其中，为权重矩阵，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第/>个对象占指标比重的大小，为第/>个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小；/>为标准矩阵/>的第/>行第/>列，/>为评价对象，/>无量纲，是一个计数的符号，是n对应的第几个评价对象。
因此，第项评价指标的熵值就可以定义为：
；
；
其中，为评价指标的熵值，/>为玻尔兹曼常数，/>为第/>个指标下第j个评价对象占指标比重的大小，/>为对/>取对数，/>为对评价对象/>取对数；
指标间的差异系数与熵值成反比，表达式为：
；
其中，为熵值/>矩阵中的第/>个数值，/>为指标间的差异系数；
差异系数越大，对评价对象的影响和作用越大，差异系数与权重成正相关，确定对第项指标占据全部指标的熵权，表达式为：
；
其中，为第/>个指标的熵权，/>为第/>行第/>列指标间的差异系数。
S3，根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息；
通过上述实施例，通过对机场自助设备运维水平的评估分析，首先能够为机场更好的开展自助服务设备运维管理工作提供科学合理的理论基础。其次，能够为机场运维服务管理工作的标准化、规范化和体系化提供指导和借鉴。再次，能够指导和帮助机场运维管理部门在现有资源条件下，针对性地对运维工作进行改进优化，提高自助服务设备的运维服务质量，保障系统的正常运行，确保出行的旅客能够享受便捷的自助服务。
当前现有技术对民航机场运维能力的分析主要集中在通过各类性能识别算法和故障诊断算法对系统和软件的运行进行自动监测，但由于上述技术仍处于发展阶段，尚不足以替代运维工作。当前阶段运维能力的强弱直接影响到了机场的服务与生产安全。本发明基于上述现状，利用指标体系的构建和评估方法的应用，将机场的自助服务设备运维水平评估实现了量化，给现有运维手段的提升优化提供了重要的理论和数据参考，具有极大的现实意义。
本发明机场的自助服务是指由旅客根据提示在自助服务设备上自行完成出行流程办理的服务手段。自助服务系统不光能够为旅客带来良好的心情和出行体验，更能为机场提高各环节通行效率。旅客自助设备的使用可以使民航机场减少服务人员。
机场运维部门承担着机场航站楼内所有自助设备和系统运行维护服务工作，所维护系统和设备数量多，工作任务重。目前大部分机场的运维服务模式仍沿用人工巡检的方式，由此导致了运维服务水平较低，不利于安全生产，巡检的工作人员工作强度大，发现问题并不及时，对旅客的服务质量下降。机场针对运维服务管理也进行了一些研究和尝试，但收效不明显，工作任务、服务质量和工作组织、工作效率的矛盾仍较为突出。因此，在现有资源条件下，如何提升机场自助服务设备的运维管理水平，以实现对资源的优化管理和高效利用，提高机场的服务保障效率、提高弱电系统突发事件应对能力、保障机场生产业务的正常进行是一个亟需解决的问题。
本发明针对以上问题，构建了自助服务设备运维水平评价的指标体系，通过熵值法对熵权进行求解，得到各指标的权重。以此为参考，机场运维部门可针对权重占比较大的因素进行优先研究，指定相应的改进措施，并在一定时间之后再次利用本方法进行评估，检验改进的效果。如此反复循环，直到将运维水平提升到较为理想的范围。
实施例2，如图2所示，本发明实施例提供的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统包括：
不同级指标集合构建模块1，根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建相应不同级指标集合；
基于熵值法评价模块2，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的最后结果，并进行排序；
机场运维指标信息评价模块3，根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。
基于上述本发明实施例记载的技术方案，进一步的可提出以下应用例。
根据本申请的实施例，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。
本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
为进一步证明上述实施例的积极效果，本发明基于上述技术方案进行如下实验。本发明以某千万级吞吐量机场的自助设备运维实际情况为例，进行了实验验证：
首先是对二级指标数据的采集（二级指标信息：运维考勤正常率、运维人员专业水平、运维人员在岗稳定性、运维工单完整程度、运维工单完整程度；网络巡检、硬件可用性、硬件稳定性、故障相应速度；软件功能缺陷发现率、数据完整性发现率、病毒检测率、24小时电话支持）。
按照熵值法的原理，先对所有指标数据进行标准化预处理，之后依次计算熵值、差异系数以及权重的数值，如表1所示；根据所得到的权重值即可判断上述指标中的影响力的排名。
表1熵值赋权计算结果
。
由上表1结果可以看到，基础设施运维影响最大，软件运维次之，运维服务最小，但三者差距并不大。二级指标中影响力从大到小前五位依次为：硬件可用性、数据完整性、病毒检测率、故障响应速率，其综合占比50.81%，占所有12项指标权重的二分之一，因此优先对影响这几项指标大小的运维管理模式进行优化，即可有效地对整体运维水平、服务质量进行提升。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，应用于信息处理终端，该方法包括以下步骤：
S1，根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建不同级指标集合；
S2，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的结果，并进行排序；
S3，根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息。
2.根据权利要求1所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，在步骤S1中，不同级指标集合包括：根据一级指标构建的一级指标数据集和根据二级指标构建的二级指标数据集；
一级指标数据集包括：运维人员水平数据、硬件运维能力数据、软件运维能力数据；
二级指标数据集包括运：维考勤正常率数据、运维人员专业水平数据、运维人员在岗稳定性数据、运维工单完整程度数据、运维工单完整程度数据；网络巡检速度数据、硬件可用性速度数据、硬件稳定性速度数据、故障相应的速度数据；软件功能缺陷发现率、数据完整性发现率、病毒检测率、24小时电话支持信息数据。
3.根据权利要求1所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，在步骤S2中，获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，包括：
对个评价对象，/>个评价指标进行评价，评价对象/>相对于评价指标/>的评价矩阵/>为：
，
其中，为评价矩阵，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，/>，/>。
4.根据权利要求1所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，在步骤S2中，综合处理包括：对原始指标数据进行标准化处理，利用极差变换法实现对指标值的无量纲化处理，指标中没有负值，得出标准矩阵为：
，
，
其中，为标准矩阵，/>为矩阵/>的第/>行第/>列，/>为第/>个评价对象的第/>个指标值，，/>，/>为评价指标，/>为评价对象；/>为的最大值，/>为/>的最小值。
5.根据权利要求4所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，根据标准矩阵计算指标的权重矩阵/>为：
，
，
其中，为权重矩阵，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第1个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为第/>个指标下第1个对象占指标比重的大小，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小；/>为标准矩阵/>的第/>行第/>列，/>为评价对象，/>为无量纲。
6.根据权利要求4所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，其特征在于，评价指标的熵值/>定义为：
，
，
其中，为评价指标/>的熵值，/>为玻尔兹曼常数，/>为第/>个指标下第/>个对象占指标比重的大小，/>为对/>取对数，/>为对/>评价对象取对数；
指标间的差异系数与熵值成反比，表达式为：
，
其中，为熵值/>矩阵中的第/>个数值，/>为指标间的差异系数；
差异系数越大，对评价对象的影响和作用越大，差异系数与权重成正相关，确定对第项指标占据全部指标的熵权，表达式为：
，
其中，为第i个指标的熵权，/>为第i行第j列指标间的差异系数。
7.一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统，其特征在于，该系统用于实现权利要求1-6任意一项所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法，该系统包括：
不同级指标集合构建模块（1），根据机场旅客自助设备运维水平的不同级指标，构建不同级指标集合；
基于熵值法评价模块（2），获取不同级指标集合相对于标准集合的评价矩阵，经过综合处理，得到各个评价对象的结果，并进行排序；
机场运维指标信息评价模块（3），根据得到的各指标熵值结果判断全部指标的影响大小，获取对机场运维指标评价的数据信息。
8.根据权利要求7所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统，其特征在于，该系统搭载在计算机设备，该计算机设备包括：
至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
9.根据权利要求7所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统，其特征在于，该系统搭载在计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
10.根据权利要求7所述的基于熵值法的机场信息系统运维能力评价系统，其特征在于，该系统搭载在机场信息系统运维能力评价服务器，安装在电子装置上，提供用户输入接口以实施所述基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311140026.1A CN117114491A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311140026.1A CN117114491A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117114491A true CN117114491A (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=88796241
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311140026.1A Pending CN117114491A (zh) | 2023-09-06 | 2023-09-06 | 一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117114491A (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016180127A1 (zh) * | 2015-09-16 | 2016-11-17 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种网络性能的评估方法及系统 |
| CN110490400A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-11-22 | 南京理工大学 | 一种基于态势感知的地铁运营安全评估方法 |
| CN111177640A (zh) * | 2019-12-15 | 2020-05-19 | 中国科学院电子学研究所苏州研究院 | 一种数据中心运维工作绩效评价系统 |
| CN112101779A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-18 | 南京智慧航空研究院有限公司 | 基于主客观结合的结构熵权法机场场面运行综合评价系统 |
| CN112712250A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-27 | 中国民航科学技术研究院 | 一种高原机场运行安全保障能力评价方法及系统 |
| CN113837621A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种机场飞行区安全风险综合评价方法 |
| WO2021258850A1 (zh) * | 2020-06-23 | 2021-12-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的经营指标评价方法、装置、设备及介质 |
| CN114004535A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-02-01 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种电网多级一体化管理分类与评价方法 |
| CN115345408A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-11-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于熵权法的终端区进场效率评估方法 |
| CN115456343A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-12-09 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种智慧机场评价指标体系构建与评价方法 |
| WO2023035499A1 (zh) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网的韧性综合评估方法和系统 |
-
2023
- 2023-09-06 CN CN202311140026.1A patent/CN117114491A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016180127A1 (zh) * | 2015-09-16 | 2016-11-17 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种网络性能的评估方法及系统 |
| CN110490400A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-11-22 | 南京理工大学 | 一种基于态势感知的地铁运营安全评估方法 |
| CN111177640A (zh) * | 2019-12-15 | 2020-05-19 | 中国科学院电子学研究所苏州研究院 | 一种数据中心运维工作绩效评价系统 |
| WO2021258850A1 (zh) * | 2020-06-23 | 2021-12-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的经营指标评价方法、装置、设备及介质 |
| CN112101779A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-18 | 南京智慧航空研究院有限公司 | 基于主客观结合的结构熵权法机场场面运行综合评价系统 |
| CN112712250A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-27 | 中国民航科学技术研究院 | 一种高原机场运行安全保障能力评价方法及系统 |
| WO2023035499A1 (zh) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网的韧性综合评估方法和系统 |
| CN113837621A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种机场飞行区安全风险综合评价方法 |
| CN114004535A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-02-01 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种电网多级一体化管理分类与评价方法 |
| CN115345408A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-11-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于熵权法的终端区进场效率评估方法 |
| CN115456343A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-12-09 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种智慧机场评价指标体系构建与评价方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2019196869A1 (zh) | 一种确定巡检基站列表的方法以及巡检装置 | |
| WO2017071369A1 (zh) | 一种预测用户离网的方法和设备 | |
| CN113807751B (zh) | 一种基于知识图谱的安全风险等级评定方法及系统 | |
| CN116561519A (zh) | 基于电网大数据的电碳排放过程监测方法和系统 | |
| CN112287603A (zh) | 一种基于机器学习的预测模型构建方法、装置和电子设备 | |
| CN116452154B (zh) | 一种适用于通信运营商的项目管理系统 | |
| CN113723747A (zh) | 分析报告生成方法、电子设备及可读存储介质 | |
| CN109377436A (zh) | 一种环境精准监管方法与装置、终端设备及存储介质 | |
| CN111582757B (zh) | 欺诈风险的分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN117114491A (zh) | 一种基于熵值法的机场信息系统运维能力评价方法及系统 | |
| CN116756373A (zh) | 基于知识图谱更新的项目评审专家筛选方法、系统及介质 | |
| CN114312930B (zh) | 基于日志数据的列车运行异常诊断方法和装置 | |
| Liu et al. | Early warning control model and simulation study of engineering safety risk based on a convolutional neural network | |
| CN116186129A (zh) | 一种多源异构数据的处理方法及装置 | |
| CN113807704A (zh) | 一种城市轨道交通数据的智能算法平台构建方法 | |
| CN114297223A (zh) | 一种基于大数据的中小企业信息化服务平台 | |
| CN110263156B (zh) | 面向政企服务大数据的智能派单方法 | |
| Li et al. | A two-stage stochastic programming model for car-sharing problem using kernel density estimation | |
| Ye et al. | Bibliometric knowledge mapping of e-commerce platform operation on data mining | |
| Kostadinov et al. | Reducing the number of incidents in converged IT infrastructure using correlation approach | |
| Wang | Application of Machine Learning in Risk Assessment of Big Data IOT Credit Financial Management of Operator | |
| CN113705075B (zh) | 一种基于图神经网络的社交关系分析方法 | |
| CN117094688B (zh) | 一种供电所数字化管控方法及系统 | |
| CN117035434B (zh) | 可疑交易监测方法及装置 | |
| WO2022227213A1 (zh) | 行业推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |