基于PCA‑DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法
专利汇可以提供基于PCA‑DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于PCA‑DEA二维综合评价模型的电 力 施工主体效益分析方法，包括：样本数据预处理，剔除包含异常数据和缺失数据的样本；使用主成分分析法从原始样本数据中筛选出主成分指标，并对电力施工企业的内部资源转化能力进行分析；以上述主成分指标作为运营变量， 选定 输入指标和输出指标，使用数据包络分析法进行电力施工企业之间的效益对比分析；将两种方法的评价结果加以对比，分别以DEA和PCA的评价值作为横、纵坐标轴建立二维坐标，进行电力施工主体的综合评价与分析。该电力施工主体效益分析方法简捷实用，可作为主要依据来评判企业的竞争力和整个市场中企业的效益分布，对电力工程市场的整体分析提供实用的侧面参考。，下面是基于PCA‑DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法专利的具体信息内容。
1.一种基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对收集到的电力施工企业的各项样本数据预处理，进行异常数据的识别，剔除包含异常数据和缺失数据的样本；
S2、使用主成分分析法从原始样本数据中筛选出主成分指标，并对电力施工企业的内部资源转化能力进行分析；
S3、以所述主成分指标作为运营变量，选定输入指标和输出指标，使用数据包络分析法进行电力施工企业之间的效益对比分析；
S4、将上述主成分分析法和数据包络分析法的评价结果加以对比，分别以数据包络分析法和主成分分析法的评价值作为横、纵坐标轴建立二维坐标系，进行电力施工主体的综合评价与分析。
2.根据权利要求1所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，所述步骤S1中样本数据预处理包括以下分步骤：
S11、根据承装、承修或者承试电力设施许可证的等级规定将电力施工企业分为五个等级，确定每个等级中各项指标的区间范围；
S12、遍历所有电力施工企业，检查其各项指标是否在其许可证等级所对应的区间范围内，若指标值超过区间边界比例阀值，则直接判断为异常数据，剔除该企业样本；
S13、对剩余的企业样本，采用RobustZ值法对各项指标进行异常数据的识别，并对包含异常数据的企业样本进行剔除。
3.根据权利要求1所述基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、读取样本观测数据矩阵：
其中，xij表示第i个企业样本第j个指标的值；
S22、对原始数据进行标准化处理：
其中，
S23、计算样本相关系数矩阵：
假定原始数据标准化后仍用xij表示，则经标准化处理后的数据的相关系数为：
S24、用雅克比方法求相关系数矩阵R的特征值(λ1,λ2…λp)和相应的特征向量ai＝(ai1，ai2，…aip),i＝1,2…p；
S25、根据各个主成分累计贡献率的大小选取前k个主成分；
S26、计算主成分得分，根据标准化的原始数据，按照各个企业样本顺序，分别代入主成分表达式，得到各主成分下的各个企业样本的主成分得分，具体形式为：
Fi＝α1xi1+α2xi2+…+αkxik,i＝1,2…n。
4.根据权利要求1所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、从所述步骤S2中的主成分指标中选择DEA模型的输入指标和输出指标；
S32、设有n个决策单元，确定每个DMUj(j＝1,2,…n)的输入、输出向量
S33、定义权变量v＝(v1,v2,…,vm)T和u＝(u1,u2,...,us)T，构造DMUj(j＝1,2,…n)的效益评价指数
S34、对于每一个DMUj(j＝1,2,…n)，求使Ej达到最大值的权向量，得到DEA的C2R模型：
对于每一个DMUj(j＝1,2,…n)，构造以下极大化问题：
S35、对上述分式规划问题，令 μ＝tu，ω＝tν，则将模型化为以下等价线性规划问题：
S36、为便于检验DEA的有效性，考虑模型的对偶模型的等式形式：
- - - - + +
其中，s＝(s1 ，s2 ，…，sm )是m项输入的松弛变量，s＝(s1 ，
s2+，…，ss+)是s项输出的松弛变量，λ＝(λ1,λ2,…,λn)是n个DMU的组合系数，e1T＝(1，1，…，T
1)m、e2＝(1，1，…，1)s，ε是个很小的正数；
S37、解DEA模型，得到每一个DMUj(j＝1,2,…n)的效益评价值Ej。
5.根据权利要求1所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：
S41、根据所述步骤S2和S3的计算结果，选取适当的主成分分析分界值以及数据包络分析分界值；
S42、以数据包络分析得分为横坐标、以主成分分析得分为纵坐标，建立二维坐标系，将所有样本按其得分在二维坐标系上分布，进行综合分析。
6.根据权利要求3所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，
所述贡献率指某个主成分的方差占全部方差的比重：
7.根据权利要求6所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，
所述主成分个数k的选取，根据主成分的累积贡献率来决定，要求累计贡献率达到85％以上，以此保证综合变量能包括原始变量的绝大多数信息。
8.根据权利要求3所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，
所述主成分包括净资产、设备总量、技术力量、进网电工、工程业绩。
9.根据权利要求2所述的基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析方法，其特征在于，
所述区间边界比例阀值为15％。
基于PCA-DEA二维综合评价模型的电力施工主体效益分析
方法
技术领域
背景技术
发明内容
s2+，…，ss+)是s项输出的松弛变量，λ＝(λ1,λ2,…,λn)是n个DMU的组合系数，e1T＝(1，1，…，
1)m、e2T＝(1，1，…，1)s，ε是个很小的正数；
具体实施方式
五级 344 26 318 92.44％
净资产 1162 5279 2055 7724 13012 1269 1180 122
设备总量 319 53 67 135 195 169 162 103
技术力量 12 5 9 12 7 8 8 14
进网电工人数 11 10 9 11 10 10 10 18
工程业绩 3903 4448 4839 12763 19821 23662 34327 3630
企业效益 0.115 0.396 0.341 0.446 0.660 0.689 1 1
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