数学建模(人才吸引力评价模型研究)

数学建模(人才吸引力评价模型研究)
数学建模(人才吸引力评价模型研究)

人才吸引力评价模型研究

摘要

在如今这个科技高速进步与发展的时代,吸引和凝聚优秀人才,满足经济社会发展需求,已经成为各城市发展的重要因素。由此也产生了诸如“抢人大战”的种种社会现状。可见激烈的人才竞争,是每个城市发展面临着的严峻考验。为建设国际性现代化城市,对人才得吸引能力也成为最为重要的因素。本文通过对深圳市现有的人才资源情况分析和研究,量化的考量深圳市人才吸引力水平。

针对问题一:对深圳市人才吸引能力进行综合评价,本文运用层次分析法选用多级的指标,将深圳市城市背景(即人才发展前景)、人均收益水平以及城市综合能力等4个因素作为量化考量的一级指标,并就每一个层次进行进一步的分类,将进出口贸易额、产业结构(以二三产业为例)、就业率、失业率、经济增长率、人均GDP、人均工资、人均可支配收入、治安案件、环境污染的优良率、交通情况、教育资源(专职教师人数)、医疗支出、城市基础设施建设情况等20个因素作为二级指标。求出各个指标的权重,建立分析矩阵并以全国为8分的基准,得到深圳的人才吸引力为9.57分。同时本文又针对“加大营商环境改革力度若干措施”中相关因素采用上述问题的模型,求取量化分值并预测。

针对问题二:使用APH法相将广州、杭州、厦门、苏州等与深圳市同类的城市,收集其他城市的同第一问相同的指标进行分析,为了排除因为数据权重受各种人为因数的影响,本文采取熵权法:利用求得的权值和各个指标进行融合,将数据进行类比,得出深圳与其他同类城市的优势与不同之处,并提出改进方案。

针对问题三:本文特别拿出深圳南山区的人才数据,针对该地区的经济技术发展特点和相关人才政策,通过使用MATLAB进行灰色系统理论的预测,同时分析各年的数据随时间的函数,并结合第一问和第二问求出的模型,进而分析出人才的动态情况求出其动态模型得到时间函数,通过函数我们看出南山区在一段时间内的吸引力水平成上升趋势。

关键词:人才吸引力;层次分析法;熵权法;灰色系统理论;动态模型

1、问题重述

近日北京、深圳、广州、南京等20多个城市出台人才政策刷爆了朋友圈,实际上人才问题早在世界蔓延。对于处在经济快速发展的中国更是对人才的吸引能力逐渐的提高,因此人才问题更是引起人们广泛的关注。

人才的吸引能力包括多方面的因素,理想的满足和愿望的需求是对人才吸引力的精神层面的保证。而其中最主要的因素就是各方面人才对城市的综合能力的满意度。然而人们对城市的综合能力的考虑包括该城市的就业前景以及未来一段时间能否持续当前的良好前景;其次需要考虑到同行业、同地域的报酬、收入前景是否满足自身需求;除此之外,还有其他指标因素(治安管理、交通状况、教育资源、医疗水平、人均消费水平等)影响着一个城市的人才吸引力。本文需要整理出大量数据,解决以下问题:

(1)收集和整理数据并建立数学模型,分析影响深圳市的人才吸引力水平的因素。并就深圳“加大营商环境改革力度若干措施”对人才吸引力水平的影响做出量化评价。

(2)在运用所建立的数学模型深入对比分析同类型城市(广州、杭州、厦门、苏州等)的人才吸引力,通过同一层次对比分析出深圳市人才吸引力的优劣形式,找出对于提高人才吸引力的有效方案。

(3)最后针对于深圳市南山区的相关数据,运用数学模型量化评价深圳市南山区的各阶段人才吸引力的动态水平。

2、模型的假设与符号说明

2.1模型假设

(1)假设所有数据均真实并具有代表性。

(2)假设每个选择就业的人都充分的了解当地的人才政策、环境因素以及城市的综合发展能力等有关信息。

(3)假设每个人都是一个独立的个体,选择城市时不受其他人的因素影响。

(4)假设每个人所考虑因素的优先程度都相同。

2.2 符号说明

3、模型的建立

本文主要讨论城市对人才的吸引力问题,其中如何选择影响城市对人才吸引力的因素至关重要。由于每个人所考虑的因素不同,各个因素的优先程度也不同,然而这些因素却起着很重要的作用。

3.1 城市背景

城市背景即人才发展前景,一个城市的人才发展前景需要从多方面进行考量,本文主要从本城市各产业发展前景,就业率,失业率,经济增长率,人才需求量,高新产业发展,教育资源,医疗水平,治安管理,交通状况多重方面进行讨论。

(1)各产业发展前景

产业发展是指产业的产生、成长和进化过程,即整个国民经济的进化过程。我国的三次产业划分是:第一产业是指农、林、牧、渔业。第二产业是指采矿业,制造业,电力、热力、燃气及水生产和供应业,建筑业。第三产业即服务业。三大产业相互依赖,相互制约。本城市各产业发展能展现出一个城市的发展水平和未来的发展方向。提高各个产业发展是一个大方向,可以让一个城市更具活力,也会让城市成为一个人才聚集地。(2)就业率

就业率是反映劳动力就业程度的指标。指在业人员占在业人员与待业人员和的百分比。它反映全部可能参与社会劳动的劳动力中,实际被利用的人员比重。提高就业率,能使城市经济更好的发展,提高人才吸引力。

(3)经济增长率

经济增长率是末期城市生产总值与基期城市生产总值的比较,以末期现行价格计算末期GNP,得出的增长率是名义经济增长率,以不变价格计算末期GNP,得出的增长率是实际经济增长率。

(4)人才需求量

人才需求是指一个城市在一定时期和范围内的人才需要能力。人才需求量会影响一个城市的人才需求是否达到饱和,达到饱和后,城市的人才吸引力会逐渐淡化。

(5)高新技术产业发展

高新技术产业主要包括信息技术、生物技术、新材料技术三种类型,高新技术产业的发展会影响一个城市高新技术产业对高新人才的吸引力,提高一个城市的高新产业发展,也是提高城市人才吸引力的方法之一,是这个城市人才更加高层次,高质量。

3.2 人均收益水平

人均收益水平包含人均可支配收入,平均工资,居民消费指数,恩格尔系数等几方面指标考量。

(1)人均可支配收入

人均可支配收入在实际生活中,城市居民可用于最终消费支出和储蓄的总和,即为居民可用于自由支配的收入。这一指标能衡量一个城市生活水平的变化情况,直接影响到城市的人才吸引力。

(2)平均工资

平均工资,是一项反映工资总体水平的指标,指企业、事业、机关单位的职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额。平均工资能直观反应出居民的基本工资水平,人们更倾向于平均工资水平高的城市。

(3)居民消费水平

居民消费水平是指居民在一定时期平均享用的生活消费的产品和劳务的数量与质量,居民消费水平高的城市相对来说物质和精神的享受水平高,不同的人对于居民消费水平高低的追求也不同,对于追求高生活品质的人来说,居民消费水平高是不错的选择。(4)恩格尔系数

恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重, 随着城市的富裕,这个比例呈下降趋势,恩格尔系数达59%以上为贫困,50-59%为温饱,40-50%为小康,30-40%为富裕,低于30%为最富裕。所以一个城市发展的越好,其恩格尔系数越高。

3.3 生态文明建设

关于生态文明建设的政策方针,十八大报告要求:“坚持节约资源和保护环境的基本国策,坚持节约优先、保护优先、自然恢复为主的方针”。。生态文明建设城市乃至国家发展的重中之重,本文主要从城市绿化,雾霾治理,污水治理,新能源应用及生态修复工程等几个方面进行考察。

(1)城市绿化

在城市中植树造林、种草种花,把一定的地面覆盖或者是装点起来,这就是城市绿化。充分利用城市绿化生态环境使城市生态系统具有还原功能,能够改善城市居民生活环境质量这一重要性质,也影响一个城市的名誉。城市绿化状态好的城市更具有其独特的魅力。

(2)雾霾治理

雾霾灾害,是大气长期污染造成的结果。对于雾霾的治理更是世界所面临的问题。雾霾治理不好城市空气质量环境就会直接影响居民的出行,直接影响到一个城市的人才吸引力。

(3)污水处理

污水处理是为使污水达到排水某一水体或再次使用的水质要求对其进行净化的过程。污水处理得当能使城市减少污染源的产生,也能防止城市地下水受到污染,影响城市未来发展。

(4)新能源利用

新能源又称非常规能源。是指传统能源之外的各种能源形式,在新技术基础上加以开发利用的可再生能源。合理利用新能源非常利于城市的发展,间接的影响到城市的人才吸引力。

(5)生态修复工程

生态修复是指对生态系统停止人为干扰,以减轻负荷压力,依靠生态系统的自我调节能力及人类干预组织能力使生态向有序的方向进行演化,使遭到破坏的生态系统逐步恢复或使生态系统向良性循环的方向发展。城市生态修复状态的好坏也会影响到城市的人才吸引力。

(6)医疗水平

医疗水平包括医疗资源和医疗质量两方面,一个城市拥有高医疗资源及质量能保证城市居民的人身安全,也能增加城市的医疗安全性,提高自身人才吸引力。

(7)教育资源

教育资源对于一个城市来说很能反映城市的发展水平,而且,教育本身是一项寄希望于未来的事业,影响到城市的未来发展前景。一般来说,城市发展水平越高,教育资源也会相对雄厚,在知识经济大环境下,教育资源更雄厚的城市更易吸引人才的聚集。(8)治安管理

治安管理是城市确保城市居民人身安全的重要保障,治安环境良好的城市,社会风气也会更加正直,这些会增强城市居民对城市安全的信任程度,增加城市居民的幸福指数。

(10)交通状况

交通状况包含道路交通状况及公共交通发展状况,一般来说,城市的发展水平和城市总体交通状况是成正比的,城市发展水平越高,交通状况会越发达,人们的出行也会更加方便快捷。

综上所述,本文一共建立一级指标4项,下属二级指标21项。各分类请假见图表中所示

深圳市人才吸引力评价指标体系

南山区是全国经济百强区县首位,也是深圳的科研、教育、体育中心,南山区教育资源丰厚,是深圳大学、深圳大学城、深圳市高新技术产业园所在地。除此之外南山区旅游资源丰富,有深圳华侨城、世界之窗等主题公园和著名景点。如此拥有优秀先进资源的南山区也是深圳市吸引人才的重要地区。

产业发展基本特点:

(一)产业发展基础牢固。一是高新技术产业基地。目前已形成了IT、通信、新材料、生物工程、机电一体化等高新技术产业群;二是现代物流基地。南山的港口优势也很突出,现有蛇口、赤湾、妈湾、东角头四大码头。三是教育科研基地,南山区重点研究机构及人才众多。南山基础教育、素质教育的综合实力也都位居全省前列。四是旅游文化基地。南山旅游资源丰富,文物古迹有赤湾天后庙、新安故城,都市景点有世界之窗、欢乐谷、海上世界等,旅游收入占比极大。

(二)产业发展后势强劲。近年来,我们大力实施“两轮两翼”发展战略,大力发展高新技术产业和现代化物流业。把大文化产业和以高端服务业为核心的第三产业,作为推动经济腾飞的两个翅膀,实现“两轮驱动、双翼齐飞”。

(三)产业结构仍需优化。前几年,南山经济发展速度有所减缓,GDP增幅低于全市平均水平。经过持续不断的努力,全区产业结构调整取得了明显成效。第三产业比重持续提升,这说明其在产业结构调整上基础打得比较扎实,也取得了较好的成效。

因此对于第三问,本文搜集近几年来南山区常住人口,以及生产总值,南山区各产业的生产总值可知,近年来南山区常住人口和生产总值呈持续上升的势头,且各个产业分布合理(一、二、三产业占比均衡),可以初步得出南山区发展前景良好。近期在南山区的政府工作报告中中说明了南山区的未来期望,即积极进取、奋发有为,力争取得更好结果,为全国全省发展作出更大贡献。今年重点做好十个方面工作:(一)统筹推进供给侧结构性改革和重点领域改革,释放经济社会发展新潜能。

(二)实施新一轮创新发展战略布局,加快建设国际科技、产业创新中心。

(三)加快培育新增长点,促进经济更高质量稳定增长。

(四)主动服务“一带一路”战略,以共建粤港澳大湾区构建开放发展新格局。

(五)着力打造绿色发展示范市,建设更加宜居的绿色家园。

(六)突出精细化智能化,提高城市建设管理质量。

(七)牢固树立底线思维和风险意识,大力提升安全发展水平。安全是发展之基。

(八)坚持以人民为中心的发展思想,持续增进民生福祉。

(九)积极践行“两个大局”战略思想,坚决做好对口支援、扶贫协作和对口合作。

(十)坚决落实全面从严治党要求,扎实推进从严治政。

此十条政策,从各个方面详细,明确的阐述了南山区未来的发展规划,南山未来发展可期。

南山区的发展前景广阔,就业前景良好,环境安全,是理想的人才居住地,其居住舒适率较高。

4.模型求解

4.1求解方法

本文选择使用多层次分析法,对影响因素进行系统化,层次化从城市背景(即人才发展前景)、人均收益水平以及生态文明建设等多方面的因素进行分析。

(1)构建判断矩阵

在层次模型结构的中间层中,对于同一层的因素,用比较法和比重法构造判断矩阵,格式如下表所示。

(2)层次单排序及一致性检验1、计算一致性指标CI

CI=λmax?n n?1

2、查找相应的平均随机一致性指标RI

对n=1,2,…,9,Saaty给出了RI的值。

3、计算一致性比例CR:

CR=CI RI

当CR<0.01时可认为判断矩阵一致性可以接受。(3)层次总排序及一致性检验

对于B层总排列随机一致性比例为:

CR=∑CI(j)a j m

j=1

∑m

j=1j

当CR<0.10时可认为有较满意的一致性。

4.2求解过程

(1)目标评价判断矩阵

由于

MAX

λ=4.1326,CI=0.0442,RI=1.12,CR=0.039<0.1 符合一致性检验(2)一级指标评价判断矩阵

城市背景

λ=11.235,CI=0.0124,RI=0.9,CR=0.0138<0.1,符合一致性检验。

MAX

人均收益水平

λ=5.1625,CI=0.0406,RI=1.24,CR=0.0327<0.1,符合一致性考验。

MAX

城市综合能力

λ=4.1236,CI=0.0412,RI=1.12,CR=0.037 <0.1,则通过一致性考验。

MAX

重要城市发展

λ=3.066,CI=0.033,RI=1.241,CR=0.0267 < 0.1,符合一致性检验。

MAX

(3)层次总排序及一致性检验

利用各层之间的单排序结果与其上一层的元素的权重向量,可以得到最终要得到的各元素,以及低层方案对目标的权重从而进行方案选择。最后将所求情况如下:

通过计算得出B层的CR为0.087,小于0.1,因此该层次总排序结果具有较满意的一致性。

根据上文求得的各项指标权重,将其归纳为下面的表格,为后文求解提供依据。

问题一:

为了得到深圳市人才吸引力水平的量化考量结果,本文选取全国的指标作为一个基准,与深圳市进行对比。通过比较可以得出深圳市的得分为77.03,全国的得分为64.375。因此本文以全国的吸引力为8,可以得出深圳市的人才吸引力指标为9.57分。详细情况见下表。

在“对加大营商环境改革力度若干措施”的政策实施后,环境发展政策,人才发展政策和贸易政策的数值有明显以提高。详情见下表:

通过对比分析,可以从上表中看出,在改革措施实施前深圳市的得分为93,2,而在措施实施后得分有明显提高变成95.6,尤其是是在环境发展方面。人才发展方面以及贸易发展方面,分别提高了6分、6分、4分。

问题二:

本文将深圳,广州,厦门,苏州,杭州等5个城市2012-2016的数据进行收集整理。将5个城市分别编号为1,2,3,4,5,并对每个城市的各项指标进行比较,并对比较的结果进行打分,对排序的分数赋值如下:

根据所给分数对各个城市的各项指标进行评价,得分如下表

将各项的得分与上文的权重比相结合,本文得到了深圳市信息技术业,金融业和科研技术服务业人才吸引能力的量化结果,以及与广州,厦门,苏州,杭州4个城市相比的优势与劣势。

(1)信息技术业人才吸引力情况

信息技术业作为一类新兴的发展行业,可以通过上面比较得出,深圳市的信息技术行业与广州的得分相差不大但明显高于其他的城市,这说对于信息行业的人才来说,深圳市的吸引能力占有一定的优势。

(2)金融行业人才吸引力情况

金融业可以说是一项经久不衰的行业,而本文选择对每个城市的金融业增长率、平均工资人均、可支配收入、经济增长率这几方面考虑,可以看出深圳是的金融业的人才吸引力位于同类城市的第二位,与广州有一定的差距。因此可以考虑以后提高金融方面的政策提高人才吸引力。

(3)科学研究技术服务业人才情况

通过科研研究与技术服务业的人才统计情况,可以看出深圳市的得分与广州市相同,但高于其他的城市。说明深圳与广州的发展情况一致,但这样又会造成两个城市的人才竞争问题,因此深圳市可以考虑更多的科研政策,吸引更多的人才来发展。

问题三:

本文对以上数据、指标进行数据采集,优化对人均GDP、经济增长率、人均房价、医疗发达程度、消费水平、科研技术服务业增长、工业增长、环境优化指数、安全指数

数学建模常见评价模型简介

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤: 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵; 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。

数学建模综合评价方法

所谓指标就就是用来评价系统的参量.例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标.一般说来,任何—个指标都反映与刻画事物的—个侧面. 从指标值的特征瞧,指标可以分为定性指标与定量指标.定性指标就是用定性的语言作为指标描述值,定量指标就是用具体数据作为指标值.例如,旅游景区质量等级有5A 、4A 、3A 、2A 与1A 之分,则旅游景区质量等级就是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来瞧,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)就是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)就是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标就是指标值既不就是越大越好,也不就是越小越好,而就是适中为最好的指标; (4) 区间型指标就是指标值取在某个区间内为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用就是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化范围一般就是 (10%,5%)-+× 标的价,超过此范围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就就是居中型指标. 在实际中,不论按什么方式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学方法进行相互转换 8、2、4 评价指标的预处理方法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包括对指标的一致化处理与无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在极大型指标、极小型指标、居中型指标与区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标就是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则就是希望取值越小越好;对于室内温度、空气湿度等居中型指标就是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而就是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法就是将非极大型指标转化为极大型指标.但就是,在不同的指标权重确定方法与评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1) 极小型指标化为极大型指标 对极小型指标j x ,将其转化为极大型指标时,只需对指标j x 取倒数: 1j j x x '= , 或做平移变换: j j j x M x '=-,

数学建模模糊综合评价法

学科评价模型(模糊综合评价法) 摘要:该模型研究的是某高校学科的评价的问题,基于所给的学科统计数据作出综合分析。基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。 对于问题1、采用层次分析法,通过建立对比矩阵,得出影响评价值各因素的所占的权重。然后将各因素值进行标准化。在可共度的基础上求出所对应学科的评价值,最后确定学科的综合排名。(将问题1中的部分结果进行阐述) (或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重(只选取一组代表性的即可),然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算,得出其权重系数)。通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为:4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1 对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值,为了更加明了的展现各一级因素的作用,采用求解相关性系数的显著性,找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配,对比通过模型求得的数值,来验证所建模型和求解过程是否合理。 对于问题3、主成份分析法,由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校,因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果,需要重新建立模型,消除或者忽略某些因素的影响和作用(将问题三的部分结果进行阐述)。 一、问题重述

学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。而一个显著的方面就是在录取学生方面,通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生,而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处,可以更好的促进该学科的发展。学科的评价是为了恰当的学科竞争,而学科间的竞争是高等教育发展的动力,所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。鉴于学科评价的两种方法:因素分析法和内涵解析法。本模型基于某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在某一时期内的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 通过计算每一级、每一个评价因素所占的权重,确定某一学科在评价是各因素所占的比重,构建评价等级所对应的函数。通过数值分析得出学科的评价值。需要解决一下几个问题: 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型祸教学型高校,请给出相应的学科评价模 型。 二、符号说明与基本假设 2.1符号说明 符号说明 S——评价数(评价所依据的最终数值) X——影响评价数值的一级因素所构成的矩阵

最新数学建模:模型的评价和推广

精品文档 模型的评价和推广 7.1 模型的评价 7.1.1模型的优点: (1)在数据处理方面,我们详细分析了视频数据,引用了标准车当量数(PCU),引用了通流量,规范了数据的格式和可用性,为下一步解题提供了简洁的数据资料。 (2)在视频数据统计方面,我们实行分阶段定点查数,在每隔30秒的时间内取值,符合上游路口信号配时,并满足了第一相位、第二相位的地理性。 (3)模型在图像处理和显示上,我们采用SPSS和MA TLAB双重作图,拟合数据的变化趋势及正态Q-Q图,使问题结果更加清晰、条理和直观。 (4)从数据中筛选出发生堵车时的合理数据,融合排队论模型的核心思想,给出科学直观的显示结果。 (5)在模型建立上,提取了排队论模型和交通波模型的理论架构,同时简化了无用的模型公式,尽量贴近数学建模“用最简单的方法解决最难问题“的思想。 7.1.2 模型的缺点 (1)在视频数据采样上,采用的是人工读取,虽然大大提高了灵活性,但也容易使数据出现人为的偏差和不精确;视频中从小区从进入到道路上的车辆并没有进行确切的统计。 (2)在问题一中,只采用了一种分析方法,结果比较单一,没有系统和全面地分析横断面通行能力的变化过程。 (3)问题三的所建立的关系模型中没有明确体现横断面实际通行能力,这也就使我们的关系模型不能准确地反应变量之间的关系。 (4)在统计完全堵车时的汽车数量时没有明确的标准规定,只是单纯地用主观认识确定完全交通拥堵。 7.2 模型的推广 依据题目中提供的视频数据和附录,建立了车祸横截面通行能力的通行量模型,并利用排队法的相关知识,确定了车辆排队长度、事故排队时间、路段上游车流量的函数关系,对城市中交通事故的处理方面有一定的参考价值。 模型中分析问题、解决问题的一些独到方法,排队法数据取样的总体思想,对其他数学问题及一般模型仍可使用。

模糊综合评价法的数学建模方法简介_任丽华

8 《商场现代化》2006年7月(中旬刊)总第473期 20世纪80年代初,汪培庄提出了对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价模型,此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面,广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。本文简单介绍模糊综合评价法的数学模型方法。 一、构造评价指标体系 模糊综合评价的第一步就是根据具体情况建立评价指标体系的层次结构图,如图所示: 二、确定评价指标体系的权重 确定各指标的权重是模糊综合评价法的步骤之一。本文根据绿色供应链评价体系的层次结构特点,采用层次分析法确定其权重。尽管层次分析法中也选用了专家调查法,具有一定的主观性,但是由于本文在使用该方法的过程中,对多位专家的调查进行了数学处理,并对处理后的结果进行了一致性检验,笔者认为,运用层次分析法能够从很大程度上消除主观因素带来的影响,使权重的确定更加具有客观性,也更加符合实际情况。 在此设各级指标的权重都用百分数表示,且第一级指标各指标的权重为Wi,i=1,2,…,n,n为一级指标个数。一级指标权重向量为: W=(W1,…,Wi,…Wn) 各一级指标所包含的二级指标权重向量为: W=(Wi1,…,Wis,…Wim),m为各一级指标所包含的二级指标个数,s=1,2,…,m。 各二级指标所包含的三级指标权重向量为: Wis=(Wis1,…Wis2,…Wimq),q为各二级指标所包含的三级指标个数。三、确定评价指标体系的权重建立模糊综合评价因素集将因素集X作一种划分,即把X分为n个因素子集X1,X2,…Xn,并且必须满足: 同时,对于任意的i≠j,i,j=1,2,…,均有 即对因素X的划分既要把因素集的诸评价指标分完,而任一个评 价指标又应只在一个子因素集Xi中。 再以Xi表示的第i个子因素指标集又有ki个评价指标即:Xi={Xi1,Xi2,…,XiKi},i=1,2,…,n 这样,由于每个Xi含有Ki个评价指标,于是总因素指标集X其有 个评价指标。 四、 进行单因素评价,建立模糊关系矩阵R 在上一步构造了模糊子集后,需要对评价目标从每个因素集Xi上进行量化,即确定从单因素来看评价目标对各模糊子集的隶属度,进而得到模糊关系矩阵: 其中si(i=1,2,…,m)表示第i个方案,而矩阵R中第h行第j列元素rhj表示指标Xih在方案sj下的隶属度。对于隶属度的确定可分为两种 情况:定量指标和定性指标。 (1)定量指标隶属度的确定 对于成本型评价因素可以用下式计算: 对于效益型评价因素可以用下式计算:对于区间型评价因素可以用下式计算:上面三个式子中:f(x)为特征值,sup(f),inf(f)分别为对应于同一个指标的所有特征值的上下界,即是同一指标特征值的最大值和最小 模糊综合评价法的数学建模方法简介 任丽华 东营职业学院 [摘 要] 本文一种数学模型方法构造了一种对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价法,主要从构造评价指标体系,确定评价指标体系的权重,确定评价指标体系的权重,建立模糊综合评价因素集,进行单因素评价、建立模糊关系矩阵R,计算模糊评价结果向量B等五个方面介绍这种评价方法。 [关键词] 绿色供应链绩效评价 模糊综合评价法 数学模型方法 流通论坛

中国教育竞争力: 评价模型构建与国际比较

一、教育竞争力的内涵 竞争力是指不同竞争主体在竞争过程中表现出来的较之对手拥有的优势和能力。 从竞争主体来看,竞争力是其具有的能力,这种能力可能是组织能力、赢利能力、市场销售能力、核心能力、创新能力或综合能力;从竞争客体来看,竞争力是主体对客体(要素)的吸引力。此外,从竞争因素来看,竞争力是竞争主体的优势,这种优势可能是投入要素的优势,也可能是竞争过程中的行为优势,或者可能是投入产出的效率优势,还有可能是竞争主体所处的环境方面的优势;从竞争结果来看,竞争力最终反映在主体的获益大小上,诸如出口份额及其增长、居民收入和生活水平的提高等。 目前国际上尚无对教育竞争力公认的定义。参考相关领域的研究成果,我们认为,教育竞争力是国家综合竞争力的重要组成部分,是一个国家的教育产出和别国比较所具有的相对优势和能力。教育竞争力体现在各级各类教育活动的全部过程和指标要素中,包括教育的投入、规模、效益、产出等硬指标与教育的理念、制度、政策、方法等软指标,还包括教育发展及演变的各个环节及过程。由于教育是培养人 的活动,因此教育竞争力最终反映的是一个国家的教育系统所培养出来的人的综合素质与竞争能力,以及通过教育所形成的人力资源对经济、社会发展的贡献程度。教育竞争力的内涵包括四个层面:(1)教育发展水平,包括正规与非正规教育的规模以及教育质量;(2)教育对人力资源的贡献;(3)教育对经济发展的贡献;(4 )教育对知识创新的贡献。二、教育竞争力的评价模型 教育竞争力是一个复杂的系统,由许多子系统组成,众多的要素以不同的方式存在,处在不同的维度和层次,共同构成教育竞争力。为了使教育竞争力的评价得以实现,我们运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process ,简称AHP )来简化教育竞争力评价这一复杂的问题。 层次分析法是美国运筹学家萨狄(T.L.Saaty )在20世纪70年代提出的一种多准则决策方法,是对较为复杂和模糊的问题做出决策的简易方法,是一种简洁而实用的建模方法。运用层次分析法建构模型,研究和处理问题,可按五个步骤进行:(1)建立递阶层次结构模型;(2)构造出各层次中的所有判断矩阵;(3)指标数据同化,即标准化处理;(4)层次单排序 中国教育竞争力:评价模型构建与国际比较 笮中央教科所国际比较教育研究中心 摘要:教育竞争力是国家综合竞争力的重要组成部分,是一个国家的教育产出相对于他国的优势和能力。教育竞争力的内涵包括四个层面:教育发展水平、教育对人力资源的贡献、教育对经济发展的贡献和教育对知识创新的贡献。根据本课题组的分析研究,2009年度中国教育竞争力综合排名居世界第29位,比1999年提升了17位。 关键词:教育竞争力;国际比较 教育发展研究2010.17 决策参考

教师评价模型_数学建模教学提纲

教师评价模型_数学建 模

教师评价模型 一、摘要 学校是一个充满着评价人的场所,每时每刻都在对各个人进行评价。毫不 夸张地说评价教师是学校里每个人的“日常功课”。 由于教师职业劳动的特殊性,它是复杂劳动。不能仅仅用工作量来评价 教师的劳动,同时评价教师的人员纷繁复杂,方式多种多样。评价教师的标准 往往束缚着学校的教学质量,教师教学的积极性。所以教师评价的确定就显的 很重要。 新课程强调:评价的功能应从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整;评 价内容应从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能;评价主体应从单一 转向多元。 那么如何公正、客观地评价教师的同时,有效地保护教师的教学积极性和 帮助提高学校的办学水平呢? 此模型的建立改变了以往同类模型的多种弊端,从另一角度更加合理地分析、评价,就是为了更公平,公正地对教师做出合理的评价,从而促进学生发 展和教师提高。 本模型主要用了模糊数学模型和对各项评价付权重的方法进行建模分析。 从(1)教师对自己的评价,(2)学生对教师的评价;(3)由专家组对教师的评价的角度出发,通过量化,加权,得出结果。然后确定三方面的比重来评价 教师。同时通过确定教师自评与他人评价的比值范围,而确定这次评价是否有效。 在各个方面采用的数学模型如下:

1、教师对自己的评价: 教师对自己的满意度,既体现教师的主人翁意识也保护教师的教学积 极性。 16 1160i i i P Q D ( i ∈[1,16]) (Q 表示教师自评的得分 Pi 表示教师对自己各项符合度而打的分数 Di 表示对教师自评要求各项所加给的权重 ) 2、学生对教师的评价: 表明以学生为主体,体现了模型的客观性,公平、公开的原则。 90j i ij i d c a ij a =ij n u ij a =A (U ,V ) ( U 为评价的主要因素, V 为评价因素分等。 C i 为学生对教师的各项评价要求所付的权重 N 为填写有效调查表的人数) 3、由专家组成通过听课对教师的评价: 表明专家对教师指导性,帮助教师提高教学水平。体现了评价的权威 性,真实性。同时也是作为教师提拔的一个方面。 (1)建立综合评价矩阵51ij ij ik k c g c (2)综合评价 B=A ⊕R=(b 1,b 2,……,b m )

数学建模论文设计《学科评价与衡量模型》

答卷编号(参赛学校填写): 答卷编号(竞赛组委会填写): 论文题目:学科评价模型(A) 组别:本科生 参赛队员信息(必填):

答卷编号(参赛学校填写): 答卷编号(竞赛组委会填写): 评阅情况(学校评阅专家填写):学校评阅1. 学校评阅2. 学校评阅3. 评阅情况(省赛评阅专家填写):省赛评阅1. 省赛评阅2. 省赛评阅3.

学科评价模型 摘要本学科评价模型采用了指标体系法,其所具有的客观公正性使之成为目前大学学科评价的主流方法。学科评价一方面取决于指标体系本身设计是否科学,另一方面则取决于原始数据和指标的可比性。由于本题目并没有给出具体的哪13个学科,而不同学科之间在某些方面存在着不同程度上的差异性。所以,我们采用层次分析法分配权重以及灰色多层次分析法处理数据,从而使评价结果更加客观公正。学科评价应分类别、分层次进行,不同的类别和层次适用于不同的情形。比如科研教学并重型高校的学科评价模型与科研型或者教学型高校的学科评价模型会有所区别。同时,在学科评价体系中,指标分级是必要的,我们将题目所给的指标分为三级。通过模型的建立及求解,我们得出了各学科各指标的评价结果,以及各学科的综合实力评价结果,并对结果进行横向分析和纵向分析,为大学学科评估及资源优化提供了较为合理的依据。 关键词层次分析法,权重, 灰色多层次分析法,关联度

一 问题的重述 学科的水平、地位是高等学校的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科的发展有着重要的作用,它可以使得各学科能更加深入的了解本学科(与其他学科相比较)的地位及不足之处,可以更好的促进该学科的发展。因此,如何给出合理的学科评价体系或模型一直是学科发展研究的热点问题。现有某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在一段时期的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型或教学型高校,请给出相应的学科评价模型。 二 合理的假设 1、假设各学科所属领域以及学科特点的差异不对本评估体系产生影响 2、假设某些权威杂志对特定的学科没有偏重 3、假设国家和社会对各学科没有任何偏重 4、假设各学科培养出的人才素质没有差异 5、假设专家对学科各指标相对重要性的评判合理、客观、全面。 三 符号的说明 ijk C :各级指标 ik C :(i=1,2,3····n;k=1,2,····m)第i 个参评学科中第k 个指标的原始数据 *k C :最优指标集 S :综合分析评价值 A :目标向量 ij D :表示i D 对j D 的相对重要性数值 ij P :判断矩阵)3,2,1,m 3,2,1(n j i :特征向量 max :最大特征值 CR :判断矩阵的随机一致性比率 CI :判断矩阵的一般一致性指标 RI :平均随机一致性指标 i W :各个分向量的权重系数 *W :第三指标权重分配矩阵

数学建模综合评价方法(定)

所谓指标就是用来评价系统的参量?例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标?一般说来,任一个指标都 反映和刻画事物的一个侧面. 从指标值的特征看,指标可以分为定性指标和定量指标.定性指标是用定性的语言作为指标描述值,定量指标是用具体数据作为指标值?例如,旅游景区质量等级有5A、4A、3A、2A和1A之分,则旅游景区质量等级是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来看,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标是指标值既不是越大越好,也不是越小越好,而是适中为最好的指标; (4)区间型指标是指标值取在某个区间为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化围一般是(10%, 5%) X标的价,超过此围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标. 在实际中,不论按什么式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学法进行相互转换8.2.4评价指标的预处理法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包 括对指标的一致化处理和无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在 极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则是希望取值越小越好;对于室温 度、空气湿度等居中型指标是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法是将非极大型指标转化为极大型指标.但是,在不同的指标权重确定法和评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1)极小型指标化为极大型指标 对极小型指标X j,将其转化为极大型指标时,只需对指标X j取倒数:

数学建模(人才吸引力评价模型研究)

人才吸引力评价模型研究 摘要 在如今这个科技高速进步与发展的时代,吸引和凝聚优秀人才,满足经济社会发展需求,已经成为各城市发展的重要因素。由此也产生了诸如“抢人大战”的种种社会现状。可见激烈的人才竞争,是每个城市发展面临着的严峻考验。为建设国际性现代化城市,对人才得吸引能力也成为最为重要的因素。本文通过对深圳市现有的人才资源情况分析和研究,量化的考量深圳市人才吸引力水平。 针对问题一:对深圳市人才吸引能力进行综合评价,本文运用层次分析法选用多级的指标,将深圳市城市背景(即人才发展前景)、人均收益水平以及城市综合能力等4个因素作为量化考量的一级指标,并就每一个层次进行进一步的分类,将进出口贸易额、产业结构(以二三产业为例)、就业率、失业率、经济增长率、人均GDP、人均工资、人均可支配收入、治安案件、环境污染的优良率、交通情况、教育资源(专职教师人数)、医疗支出、城市基础设施建设情况等20个因素作为二级指标。求出各个指标的权重,建立分析矩阵并以全国为8分的基准,得到深圳的人才吸引力为9.57分。同时本文又针对“加大营商环境改革力度若干措施”中相关因素采用上述问题的模型,求取量化分值并预测。 针对问题二:使用APH法相将广州、杭州、厦门、苏州等与深圳市同类的城市,收集其他城市的同第一问相同的指标进行分析,为了排除因为数据权重受各种人为因数的影响,本文采取熵权法:利用求得的权值和各个指标进行融合,将数据进行类比,得出深圳与其他同类城市的优势与不同之处,并提出改进方案。 针对问题三:本文特别拿出深圳南山区的人才数据,针对该地区的经济技术发展特点和相关人才政策,通过使用MATLAB进行灰色系统理论的预测,同时分析各年的数据随时间的函数,并结合第一问和第二问求出的模型,进而分析出人才的动态情况求出其动态模型得到时间函数,通过函数我们看出南山区在一段时间内的吸引力水平成上升趋势。 关键词:人才吸引力;层次分析法;熵权法;灰色系统理论;动态模型

深圳市人才吸引力评价模型研究

District economy | 区域经济 MODERN BUSINESS 现代商业108 深圳市人才吸引力评价模型研究 刘科群 山东师范大学商学院 山东济南 250358 摘要:人才是经济发展的主导力量和根本动力,吸引和凝聚优秀人才,满足社会发展需求,已成为世界各国、各地区发展战略的首要环节。深圳市是建设现代化、国际化、创新型城市和社会主义现代化先行区,人才的有效支撑是关键,必须与时俱进地但不盲目地调整相关人才吸引政策,这就要求深圳市政府要充分了解本城市的人才吸引力现状,保持优势,弥补不足,从而吸引更多人才。本文以深圳市人才吸引力水平为主要研究对象,选取苏州、广州、杭州、厦门四个城市作为对比,应用改进的熵值法,构建人才吸引力指标评价体系,从城市发展前景、就业实体发展前景、收入水平、环境状况四个大方面量化地评价2010年~2016年深圳市人才吸引力水平,并就相关问题给出提升人才吸引力的有效方案。 关键词:人才吸引力;熵值法 中图分类号:F221; C965 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2019)22-0108-02 一、引言 当今世界各地的经济发展都是以人才为核心的发展,人才竞争态势日趋显现。人才竞争力是综合竞争力的重要组成部分,一个城市对人才的吸引力就显得尤为重要。人才资源区别于其他资源的一个本质特征是自主流动性,人才总是源源不断流向吸引力大的城市,使得这些城市更强的竞争力。所以,如何提升城市人才吸引力对于城市经济发展、壮大有着重要而深远的意义。 人才吸引力指的是城市所具有的多方面的客观条件对人才的吸引作用。吸引人才最关键的是:符合人才的理想,满足人才的需求和愿望。对大多数人来说,首先关心的是发展前景,即就业实体及其所在城市的前景,其次是收入状况,这方面有绝对(同行业)的和相对(同地域,平价购买力)的两种考量;再次是环境方面的因素:治安,交通,污染,教育、医疗、购物等。 目前,在人才吸引力方面的研究大多都是定性描述,主观性较强,缺乏说服力,无法客观准确地综合性考量某城市人才吸引力水平的动态演化,因此,建立人才吸引力水平综合评价体系成为现今研究的一个热点问题。 本文以深圳市人才吸引力水平为主要研究对象,应用多个指标构建人才吸引力指标评价体系模型,主要从城市发展前景、就业实体发展前景、收入水平、环境状况四个大方面量化地评价深圳市人才吸引力水平,并就相关问题给出提升人才吸引力的有效方案。 二、数据来源与指标体系的构建 (一)数据来源 本文通过2011年~2017年深圳、广州、苏州、杭州、厦门5 个城市的《统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》,选取2010年~2016年5个城市表1中的指标对各城市人才吸引力水平进行量化分析。对于某些指标数据,由于各城市年鉴的统计指标没有直接数据,我们根据相应的指标含义通过计算得出;对于一些原始数据缺失值,采用均值法进行处理。 (二)国民幸福指数综合评价指标的选取 依据人才吸引力内涵,采用复合指标综合评价方法,在指标的 选取上,选取的全部是量化指标,既遵循科学性、可行性、可比性的原则,又充分考虑实际,保证数据的可获得性。 三、人才吸引力的测算 在综合评价方法运用的实践中,有多种评价方法。根据确定权重的不同方式,有主观赋权评价法和客观赋权评价法。由于主观赋权评价法依赖主观判断,缺乏客观性。为量化地评价深圳市的人才吸引力水平,本模型基于获取的5个城市的相关数据,采用客观赋权评价法中的熵值法,通过信息熵原理来确定权重,能够客观准确的评价研究对象,并避免主观随意性。为了能够实现不同年份之间的比较,本题对熵值法作了改进,加入了时间变量,使得分析结果更加客观可信。 熵值法(The Entropy method)是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵是系统无序程度的度量,可以用于度量已知数据所包含的有效信息量和确定权重。当各评价对象的某项指标值相差较大时,熵值较小,说明该指标提供的有效信息量较大,其权重也应较大。 采用改进熵值法来构建人才吸引力评价模型,建模过程如下:(一)指标标准化处理:设有r个年份,n个城市,m个指标,则 ij x θ为第θ年城市i的第j个指标值。由于不同的指标具有不同的单 位,为了消除单位的不同带来的干扰,所以首先将评价指标进行标准化处理。为对原始数据进行线性变换,本文采用的指标标准化处理方法如下: A.正向指标标准化:max /ij ij x x x θ ′=B.负向指标标准化: min /ij ij x x x θ θ′= (1)(二)分别计算各项指标下第i 年第 j 个城市占该指标的比重; 计算第j项指标的熵值:熵值是表示指标的一种不确定性度量,指标的熵值越小,权重越大。 /ij ij ij i M x x θθ θθ ′′=∑∑,ln()j ij ij i e k M M θθ =?∑∑其中=1/ln()k rn ,0k > (2) (三)计算第j项指标的信息效用值i g ,指标的信息效用价值代表了指标的差异系数,差异系数越大,表示该指标对综合评价的影响越大,其权重就越大。各项指标的信息效用价值取决于该指标的熵值,即通过计算其与1之间的差值来计算各指标的信息效用值;计算第j项指标的权值j w ,权值即各项指标的信息效用价值占总信息效用价值的比重;计算各城市人才吸引力综合得分i R θ。 1,,i i j j i j ij j i j g g e w R w x g θθ′=?==∑∑ (3)

数学建模_幸福感的评价及量化模型

2011年第八届苏北数学建模联赛 承诺书 我们仔细阅读了第八届苏北数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为: 参赛组别(研究生或本科或专科): 参赛队员 (签名) : 队员1: 队员2: 队员3: 获奖证书邮寄地址:

2011年第八届苏北数学建模联赛 编号专用页 参赛队伍的参赛号码:(请各个参赛队提前填写好): 2818 竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号): 竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号): 2011年第八届苏北数学建模联赛 题目幸福感的评价与量化模型 摘要 改革开放三十多年,我国经济建设取得了巨大成就,人们物质生活得到了极大改善。但也有越来越多的人开始思考:我们大力发展经济,最终目的是为了什么?温家宝总理近年来多次强调:我们所做的一切,都是为了让人民生活得更加幸福。在今年的全国两会期间,“幸福感”也成为最热门词语之一。 在处理问题(一)时,本文根据题目已给的相关数据,将诸如“非常满意”、“比较满意”、“基本满意”、“不太满意”、“不满意”之类答项并按序排列,分别给予5~1分的分值。建立得分和得票率的函数关系,通过MATLAB进行4次多项式拟合,并算出权重,最后得出幸福指数H具有如下关系, 在处理问题(二)时,本文利用SPSS软件,对网上搜寻的大量有用信息进行统计分析,通过使用主成份分析法建立模型I,讨论各因素对幸福影响程度的大小,由此确定了影响房幸福指数的主要因素分别是:人际关系、家庭生活、身心健康、个人价值的实现、工作及收入水平。

数学建模的万能模板

K:学科评价模型 学科的水平、地位是高等学校的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科的发展有着重要的作用,它可以使得各学科能更加深入的了解本学科(与其他学科相比较)的地位及不足之处,可以更好的促进该学科的发展。因此,如何给出合理的学科评价体系或模型一直是学科发展研究的热点问题。现有某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在一段时期的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型或教学型高校,请给出相应的学科评价模型。

承诺书

页编号

学科评价 摘要 (一)对问题的基本认识或处理整个问题的基本框架,思路(简明扼要,重点,亮点突出)研究目的,意义要求)本文研究。。。。问题。。即数学类型的归纳 (一)(建模思路) (1.每题数据性质等粗略分析)首先,本文分别分析每个小题的特点:。。。。。 (2.建立模型的思路:) 针对第一问。。。问题,本文建立。。。模型;在第一个。。。模型中,本文对。。。。。 问题进行简化,利用。。。。什么知识建立什么模型;在对。。。。。模型改进的基础上建立了。。。。模型Ⅱ。 针对第二。。。。。。 针对第三。。。。。。。 (三)算法思想,求解思路,使用方法,程序) 1)针对模型求解,(设计。。。求解思路)。本文使用。。。什么算法,。。软件工具,对附件中所给的数据进行筛选,去除异常数据,对残缺数据进行适当的补充,求解出什么问题,进一步求解出。。。什么结果。(方法,软件,结果清晰写出来) 2)建模特点,模型检验)对模型进行合理的理论证明和推导,所给出的理论证明结果大约为。。。。。 模型优点。。。,建模思想方法。。。。,算法特点。。。。。,结果检验。。。。,。。。。,模型检验。。。。从中随机抽取了3组(每组8个采样)对理论结果进行了数据模拟,

数学建模_四大模型总结

四类基本模型 1 优化模型 1.1 数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 1.2 微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS 传播模型。 1.3 图论与网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。 1.4 概率模型 决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。 1.5 组合优化经典问题 ● 多维背包问题(MKP) 背包问题:n 个物品,对物品i ,体积为i w ,背包容量为W 。如何将尽可能多的物品装入背包。 多维背包问题:n 个物品,对物品i ,价值为i p ,体积为i w ,背包容量为W 。如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。 多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于NP 难问题。 ● 二维指派问题(QAP) 工作指派问题:n 个工作可以由n 个工人分别完成。工人i 完成工作j 的时间为ij d 。如何安排使总工作时间最小。 二维指派问题(常以机器布局问题为例):n 台机器要布置在n 个地方,机器i 与k 之间的物流量为ik f ,位置j 与l 之间的距离为jl d ,如何布置使费用最小。 二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。 ● 旅行商问题(TSP) 旅行商问题:有n 个城市,城市i 与j 之间的距离为ij d ,找一条经过n 个城市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。 ● 车辆路径问题(VRP) 车辆路径问题(也称车辆计划):已知n 个客户的位置坐标和货物需求,在

浙江省人才吸引力评价及区域差异

当代经济·月刊2019年第4期浙江省人才吸引力评价及区域差异 卢滢宇,丁镭 (宁波职业技术学院,浙江宁波315800) 一、引言 人才吸引力水平评价是区域人才引进和政策制定的重要前提,也是提升区域人才管理水平的关键环节。而在知识经济时代,人力资本是经济发展的主要动力,人才的竞争已经成为地区和组织竞争的关键。因此,科学量化地评价区域人才吸引力水平及变化趋势,制定合理的人才吸引政策,保持城市发展活力具有重要意义。 目前,区域人才吸引力研究的相关文献并不是很多。2007年,王宗曦等[1]学者根据产业集群环境的因素建立了人才吸引力的评价指标体系,对全国31个省市的产业集群人才吸引力进行了评价分析,这也是国内最早关于人才吸引力评价的文献之一。之后,郗永勤等[2]应用熵值法计算了华东六省一市的人才吸引力综合指数,分析了福建省的人才吸引力水平。高子平[3]基于制度环境、社会文化氛围和生活环境三个维度,通过发放调查问卷,用层次分析法分析了影响上海人才吸引力的各种外部因素。李章凯等[4]采用因子分析法从县域层面评价了浙江省的县域人才引力及空间分异。张炜等[5]基于随机森林法对一线城市的人才吸引力影响要素进行了分析。陈蕾[6]运用因子分析法对部分有代表性的新一线和二线城市进行研究,分析了影响人才吸引力的各种因素及重要性,并评价了西安市的人才引进绩效。 综合已有研究,对区域人才吸引力的影响要素和得分评价方面,定性讨论多,定量研究少;定量研究中单因素多,综合考虑的少;静态考量多,动态(时变)考量少。因子分析在定量评估人才吸引力水平中具有突出优势并得到广泛使用。基于此,本文选取东南沿海的重要经济大省—— —浙江省作为研究对象,构建新的人才吸引力评价体系,基于因子分析法,从静态和动态两个维度测算了2013—2016年浙江省11个城市的人才吸引力水平及变化趋势,并对影响人才吸引力水平的三个因子进行分析,进而为浙江省的人才引进和管理策略制定与优化提供参考。 二、浙江省人才吸引力评价指标的选择 1、科学性原则 在初始指标选择过程中,首先应考虑该指标是否能体现研究内容。指标体系不可能面面俱到,但重要的指标不能缺少。对于指标的选取,应充分结合已有的研究成果来进行初选分析。 2、系统性原则 城市人才吸引力指标体系的构建既要充分考虑城市持续吸引人才的能力,又要能反映城市留住人才的能力,在选择指标的时候,既要能反映上述这两个方面的内容,又要彼此联系,形成科学的有机体系。因此在指标初选的时候,从生产投资环境、自然人文环境、经济生活环境三个维度对指标进行针对性筛选。 3、可操作性原则 对于城市人才吸引力的研究,目前国内研究并不是很多,指标体系的构建尚处于完善阶段。不同地区对不同指标数据的收集存在限制性。因此,要充分结合地域特点,利用好易获取、可量化的统计指标来构建指标体系。 摘要:合理评估人才吸引力水平是落实区域人才引进政策及提升人才管理水平的关键环节。本文基于因子分析的人才吸引力评价体系,从静态和动态两个维度评估了2013—2016年浙江省11个城市的人才吸引力水平、变化趋势及区域差异。结果表明,2013—2016年间浙江省11个城市的人才吸引力均呈上升趋势,其中投资环境因子是影响人才吸引力的首要因素,城市环境因子次之,经济生活因子第三;11个城市的投资环境因子水平均呈下降趋势,引进人才带动科技创新,切实加快产业结构转型刻不容缓;所有城市的经济生活因子均呈明显发展趋势,不同城市的城市环境因子差异性较大,未来需充分考虑不同城市的实际情况,制定差异化的人才引进及落地政策,有效提高人才吸引力,形成人才吸引与城市实力提升的良性互动。 关键词:人才吸引力;因子分析;区域差异 基金项目:浙江省统计研究课题,浙江省各地市人才吸引力的评价研究,编号:18TJQN16。122

数学建模综合评价方法(定)

所谓指标就是用来评价系统的参量.例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标.一般说来,任何—个指标都反映和刻画事物的—个侧面. 从指标值的特征看,指标可以分为定性指标和定量指标.定性指标是用定性的语言作为指标描述值,定量指标是用具体数据作为指标值.例如,旅游景区质量等级有5A 、4A 、3A 、2A 和1A 之分,则旅游景区质量等级是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来看,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标是指标值既不是越大越好,也不是越小越好,而是适中为最好的指标; (4) 区间型指标是指标值取在某个区间内为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化范围一般是(10%,5%)-+×标的价,超过此范围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标. * 在实际中,不论按什么方式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学方法进行相互转换 评价指标的预处理方法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包括对指标的一致化处理和无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则是希望取值越小越好;对于室内温度、空气湿度等居中型指标是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法是将非极大型指标转化为极大型指标.但是,在不同的指标权重确定方法和评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1) 极小型指标化为极大型指标 对极小型指标j x ,将其转化为极大型指标时,只需对指标j x 取倒数: 1j j x x '= ,

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