CN111159630A - 一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法 - Google Patents

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陈思恩
廖雅哲
吴炎泉
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Abstract

本发明公开了一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其包括以下步骤：获取政策数据、企业数据及园区数据；对所述政策数据和企业数据进行预处理，分别提取政策标签和企业标签，所述政策标签和企业标签包括定量标签、定性标签；定义匹配规则，并对政策标签赋予权重值；基于匹配规则和权重值，建立政策匹配分析模型并计算匹配结果，所述政策匹配分析模型包括Additive MAVF模型、有效标签匹配度模型及证据推理模型；针对所述园区数据，定义各项指标的初始权重，并获得初始权重下的园区分数；建立DEA‑WEI模型反映各园区的最大期望；利用极小极大方法优化权重。

Description

一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法
技术领域
本发明涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法。
背景技术
对于企业园区而言，其作为科技创新的重要基础支撑，在支持中小企业发展和促进社会经济发展上起到了重要作用。区域政策引导以及科技园区的支撑对企业发展至关重要。目前对区域政策能否有效促进创新以及科技园区内企业所处行业分析，都有进行了一定研究。但是，随着大数据分析技术的逐渐发展，并未对企业与相关政策匹配以及园区综合表现进行评估，这样说目前亟待解决的问题。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法。
本发明采用以下技术方案：
一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其包括以下步骤：
S1、获取政策数据、企业数据及园区数据；
S2、对所述政策数据和企业数据进行预处理，分别提取政策标签和企业标签，所述政策标签和企业标签包括定量标签、定性标签；
S3、定义匹配规则，并对政策标签赋予权重值；
S4、基于匹配规则和权重值，建立政策匹配分析模型并计算匹配结果，所述政策匹配分析模型包括Additive MAVF模型、有效标签匹配度模型及证据推理模型；
S5、针对所述园区数据，定义各项指标的初始权重，并获得初始权重下的园区分数；
S6、建立DEA-WEI模型反映各园区的最大期望；
S7、利用极小极大方法优化权重，并计算最终园区分数。
优选地，所述Additive MAVF模型具体为：
Figure BDA0002350523890000021
优选地，所述有效标签匹配度模型为：
有效匹配度＝总得分/有效标签数量。
优选地，所述证据推理模型通过以下方法建立：
首先定义标签属性等级，然后分别对定量标签和定性标签定义属性，最后对定量标签和定性标签赋予权重。
优选地，所述步骤S6具体通过以下方法实现：
首先建立DEA-WEI模型，公式如下：
Figure BDA0002350523890000022
Figure BDA0002350523890000023
(u1*,u2*,…,us*)T反映园区最大期望；
然后定义
Figure BDA0002350523890000024
公式如下：
Figure BDA0002350523890000025
Figure BDA0002350523890000026
Figure BDA0002350523890000027
最后标准化gj，
Figure BDA0002350523890000028
采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：
本发明通过建立政策匹配分析模型能够评估企业与相关区域政策是否匹配，通过对园区指标进行评估分析能够准确获得园区表现结果，最终的评估结果更为准确和透明。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
参考图1所示，本发明公开了一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其包括以下步骤：
S1、获取政策数据、企业数据及园区数据；
S2、对政策数据和企业数据进行预处理，分别提取政策标签和企业标签，政策标签和企业标签包括定量标签、定性标签；
S3、定义匹配规则，并对政策标签赋予权重值；
S4、基于匹配规则和权重值，建立政策匹配分析模型并计算匹配结果，政策匹配分析模型包括Additive MAVF模型、有效标签匹配度模型及证据推理模型。
Additive MAVF模型具体为：
Figure BDA0002350523890000031
Additive MAVF模型的建立方法如下：
采用主观赋值法定义模型：
Figure BDA0002350523890000032
其中，scorej为园区得分,wr为属性r的权重值，yjr为园区j在属性r经过转换后的值。
有效标签匹配度模型为：
有效匹配度＝总得分/有效标签数量。
证据推理模型通过以下方法建立：
首先定义标签属性等级，然后分别对定量标签和定性标签定义属性，最后对定量标签和定性标签赋予权重。
S5、针对园区数据，定义各项指标的初始权重，并获得初始权重下的园区分数；
S6、建立DEA-WEI模型反映各园区的最大期望。步骤S6具体通过以下方法实现：
首先建立DEA-WEI模型，公式如下：
Figure BDA0002350523890000041
Figure BDA0002350523890000042
(u1*,u2*,…,us*)T反映园区最大期望；
然后定义
Figure BDA0002350523890000043
公式如下：
Figure BDA0002350523890000044
Figure BDA0002350523890000045
Figure BDA0002350523890000046
最后标准化gj，
Figure BDA0002350523890000047
S7、利用极小极大方法优化权重，并计算最终园区分数。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取政策数据、企业数据及园区数据；
S2、对所述政策数据和企业数据进行预处理，分别提取政策标签和企业标签，所述政策标签和企业标签包括定量标签、定性标签；
S3、定义匹配规则，并对政策标签赋予权重值；
S4、基于匹配规则和权重值，建立政策匹配分析模型并计算匹配结果，所述政策匹配分析模型包括Additive MAVF模型、有效标签匹配度模型及证据推理模型；
S5、针对所述园区数据，定义各项指标的初始权重，并获得初始权重下的园区分数；
S6、建立DEA-WEI模型反映各园区的最大期望；
S7、利用极小极大方法优化权重，并计算最终园区分数。
2.如权利要求1所述的一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其特征在于，所述Additive MAVF模型具体为：
Figure FDA0002350523880000011
3.如权利要求1所述的一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其特征在于，所述有效标签匹配度模型为：
有效匹配度＝总得分/有效标签数量。
4.如权利要求1所述的一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其特征在于，所述证据推理模型通过以下方法建立：
首先定义标签属性等级，然后分别对定量标签和定性标签定义属性，最后对定量标签和定性标签赋予权重。
5.如权利要求1所述的一种基于多标准决策模型的园区政策匹配和评估方法，其特征在于，所述步骤S6具体通过以下方法实现：
首先建立DEA-WEI模型，公式如下：
Figure FDA0002350523880000021
Figure FDA0002350523880000022
(u1*,u2*,…,us*)T反映园区最大期望；
然后定义
Figure FDA0002350523880000023
公式如下：
Figure FDA0002350523880000024
Figure FDA0002350523880000025
Figure FDA0002350523880000026
最后标准化gj，
Figure FDA0002350523880000027
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