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论文研究-基于方法集的农业产业化综合评价模型.pdf,  为了对农业产业化作出全面、科学的评价,应用主成分分析、模糊综合评价、灰色评价、集对分析和人工神经网络构成方法集对其进行综合评价.该模型首先通过KENDALL-W协和系数法对各评价结果进行事前一致性检验,在保证各方法评价结果具有一致性检验的前提下再运用算术平均组合评价模型、Borda组合评价模型和Copeland组合评价模型三种组合评价
第4期 王刚,等:基于方法集的农业产业化综合评价模型 163 得到各位专家最终确认后,得到评价指标集及其权重,并以此为基础,进行各独立评价方法的评价工作 农业产业化专家 初步评价指标集 前对部 满意 是 初步评价指标权重 满意 主成分分析 模糊综合平价 人工神绘网络 一 灰色评价 集对分析 KENDALL事前一致性检验 组合评价模型 SPEARMAN后一致性检 满意 最终评价结果 图1基于方法集的农业产业化综合评价模型 2.3基于方法集的综合评价模型 对于基于方法集的农业产业化综合评价模型的第二步就是要分别使用独立的评价方法进行评价,然后再 对其评价结果进行一致性检验,对满足一致性条件的评价方案进行组合评价,同样也对组合评价结果进行一 致性检验满足一致性条件的组合评价结果即为我们最终的评价结果 231各独立评价方法简介 针对农业产业化综合评价问题,考虑各种主观和客观评价方法:我们选取了主成分分析评价模型、模糊 综合评价模型、灰色评价模型、集对分析评价模型和人工神经网终评价模型作为我们的方法集.这几种方法 都比较成熟,使用较为广泛,各类书刊都有详细介绍,限于篇幅这里就不展开讨论 主成分分析评价模型 运用主成分分析法,首先对原始数据进行标准化处理,计算变量之间的相关系数,形成相关系数矩阵,接 着计算特征值和特征向量,据此计算贡献率和累积贡献率,一般取累积贡献率达85%以上的特征值为对应的 主成分,然后计算主成分载荷量,最后根据特征向量和主成分载荷量计算各变量的主成分得分 在分析实际问题时,可只取前K个以累积贡献率达85%以上的特征值为对应的主成分来代表原变量的 变差信息以减少工作量,这是主成分分析法的优点之一.此外,由于主成分分析在对原始指标变量进行变换 164 系统工程理论与实践 第29卷 后形成了彼此相互独立的主成分,因而可以消除评价指标之间的相关影响 2)模糊综合评价模型 要对农业产业化作出全面的、客观的、综合的评价,首先要建立一套能从总体上反映农业产业化本质特 征的评价体系,并确立各个指标在评价体系中的权重而评价体系中的各个指标来源于评判人员对农业产业 化的各个单因素的主观判断,是一种主观的、定性的指标,这种主观指标是源于评判人员主观认识差异和变 化的指标,这些差异和变化的内涵和外延不是很确定,其概念具有模糊性,为模糊数学的引入打下基础.这里 我们就引入模糊数学,构建一个模糊综合评价模型,其具体由因素集、权重集、评语集和模糊关系运算等构 成10 3)灰色评价模型 灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授首先提出的,包括灰关联度评价方法、灰色聚类分析方法等.灰色 评价的基本思想是根据待分析系统的各持征参量序列曲线间的几何相似或变化态势的接近程度,判断其关联 程度的大小.其优点在于能够处理信息部分明确、部分不明确的灰色系统.由于农业产业化是一个复杂系统, 涉及因素众多、相玍关系错综复杂,并且有的因素不是很明确,使用灰关联评估模型可以很方便地进行区域 间农业产业化程度的比较1 4)集对分析评价模型 集对分析是我国学者赵克勤在1989年提出的一种新的系统分析方法.近年来在管理、决策、系统控制 等多方面得到应用.其特点是对客观存在的种种不确定性基于客观承认,并把不确定性与确定性作为一个既 确定又不确定的同异反系统进行辩证分析和数学处理.农业产业化评价过程中同样存在多种不确定性,因此 我们把集对分析评价引入到我们的方法集中12 5)人工神经网络评价模型 由于对农业产业化进行综合评价时,涉及到很多因素,并且各个因素之间相互影响,呈现出复杂的非线 性关系,人工神经网络为处理这类非线性问题提供了强有力的工具. 以 Rumclhart和 Mcclelland为首的科研小组提出的误差反向传播( ror back propagation)算法为多 层前向神经网络的硏究奠定了基础.BP算法是一种梯度下降算法,具有很强的局部搜索能力,但同时BP算 法也存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的问题.对前一个问题,不同的学者以提出了很多的解决方法这 其中效果比较好的是LM算法 232 Kendall事前一致性检验 假设用m种方法对n个被评对象进行评价,所得评价值的排序情况如表1所示 表1单个评价方案评价结果排序表 对象 方法1 方法2 方法m 对象1 对象2 对象m yn2 ynm U;表示第个讠被评对象在第j种评价方法下的排序值,1≤m≤m(=1,2,…,n;j=1,2,…,m).该检验 是考查m个评判方法对m个对象的评判结果之间是否一致,它是通过讨论协和系数W这个指标显示出样 本数据中的实际符合与最大可能的符合之间的分歧程度来进行的 1)提出假设.假设H0:m种评价方法不具有一致性;H1:m种评价方法具有一致性; 2)构造统计量.构造统计量 X2=m(n-1)W 第4期 王刚,等:基于方法集的农业产业化综合评价模型 165 其中 12 3(7+1) ∑ 3)检验.X2服从自由度为n-1的X2分布因此给定显著性水平a,查表得临界值x2/2(7-1).当 X2>X2/2(n-1)时,拒绝HO,接受H1,即认为各种评价方法在a显著性水平上具有一致性 23.3组合评价模型 保证前面各评价方法的评价结果通过事前一致性检验的基础上,分别应用目前使用广泛的算术平均组合 评价模型、 borda组合评价模型和 Copeland组合评价模型进行各评价结果的组合评价,得到各组合评价方 法下的组合评价结果 1)算术平均值组合评价模型 设rk为v方案在第k种方法下所排的位次,=1,2.…,n;k=1,2,…,m.先用排序打分法将每种方 法排序的名次转换成分数,即第1名得n分,…,第n名得1分,第k名得n-k+1分,其中如有相同的名 次,则取这几个位置的平均分,然后计算不同得分的平均值,计算公式如下 R=∑Rk 按平均值重新排序.若有两个方案R=R,则计算在不同方法下得分的方差,计算公式如下 ∑(R-R 其中方差小者为优 2) Borda组合评价模型 这是一种少数服从多数的方法.若评价认为y优于y3的个数大于认为y优于y:的方法个数,记为 v4>y,若两者个数相等则记为v2=y 定义 borda矩阵B={b;}axn Q0,其它 5 再定义方案v的得分为b;=∑b,b;即是方案v“优”的次数,依b大小再给v排序,若有b=b 则再计算在不同方法下的方差,方差小者为优 3) Copeland组合评价模型 Copeland法较 Borda法有所改进,考虑到区分“相等”和“劣”,在计算“优”次数的同时还要计算“劣 的次数,即定义 y 0.其 yiyi 再定义方案v的得分为c;=∑c,根据c;的大小再给v排序,若有c;=c,也要考虑计算各方案在 不同方法下得分的方差,方差小者为优 234 Spearman事后一致性检验 组合评价法的事后检验,主要是检验各组合方法所得排序结果与原始方法所得排序结果之间的密切程 度.另外,当有多种组合方法时,还可凭它选出最合理的组合评价法.利用 Spearman等级相关系数检验, 步骤如下.其中p种组合评价方法的排序结果如表2所示 166 系统工程理论与实践 第29卷 表2组合结果排序表 对象 组合1 组合2 组合p 对象1 x11 x12 对象2 22 对象 Un1 1)将组合评价结果转化为排序值假设对原m种方法进行p种组合,所得排序结果见表2.其中x;k表 示第讠个被评对象在第k种组合方法下的排序值,1≤xik≤n(=1,2,……,m;k=1,2,……,p 2)提岀假设假设H0:第k种组合方法与原m种评价方法无关;H1:第k种组合方法与原m种评价 方法有关 3)构造统计量tk.t服从自由度为n-2的t分布 Pjk 其中,ρk表示第k种组合方法与原第j种方法之间的 Spearman等级相关系数,其求法将在下面给出 Spearman等级相关系数反映组合方法k与原方法j之间的相关程度,pk越大表示两种方法所得排序结 果的相关程度越高.pk表示组合方法k与原m种方法之间的平均相关程度 4)求得 Spearman等级相关系数 i一i Pjk 72(72-1 j=1,2,……,m;k=1,2,……,P (8 U;k为第i对象,分别在第j种原始方法和第k种组合方法下排序结果规范后的取值,n为对象的个数, m为原始评价方法数,p为组合评价方法数pk为第k种组合评价方法和第种原始评价方法的 Spearman 等级相关系数 23.5最终评价结果 根据 Spearman等级相关系数的大小,选定最合适组合评价方法的结果作为最后评价结果.组合评价法 的初衷,就是既要克服单一评价方法的缺点,又要吸收多种评价方法的优点.因此,组合评价的结果与原始多 种方法的结果之间虽不会完全相同,但应十分接近.所以,我们选择与原始多种方法最接近的组合方法为最 佳组合方法.也就是说取tk中的最大者,即为最佳组合法,其结果就是整个评价的最后结果 案例分析 下面我们以环洞庭渐区23个县市的农业产业化发展水平为考评对象,对上述方法进行实际应用 3.1环洞庭湖区各县市农业产业化发展状况评价 第1步首先我们会同农业产业化专家对农业产业化各项指标经过全面、科学的筛选,选取了13个代 表性较强的指标对②3个县市的农业产业化水平进行分析评价.数据一鄙分来源于2006年湖南省统计年鉴, 另一部分来源于实际调硏,指标权重是由专家根据指标相对重要性进行两两比较后根据AHP法计算得出的, 13个指标及其权重如表3所示 表3农业产业化评价指标及其权重 指标名农工贸农科教科技进人均耕城镇人工业产第三产人均年人均国经济增二、三产业龙头 称 体化一体化步综合地面积口占总值与农业产值纯收入内生产长速度产业占化组企业 程度程度评分 人口比业产值与国内 总值 国内生织产产值 重之比生产总 产总值值 值之比 比重 权重 0.1 0.080.050.010.070.110.030.050.040.060.090.150.16 第4期 王刚,等:基于方法集的农业产业化综合评价模型 167 第2步我们分別应用主成分分析评价模型、模糊综合评价模型、灰色评价模型、集对分析评价模型和 人工神经网络评价模型单独对23个县市农业产业化水平进行综合评价,各方法相对得分及排序结果如表4 所示 第3步应用式(1)和(2)对表4中的排序结果进行检验,经计算X2=109.191.取显著性水平a=0.01, 查表得临界值X2/2(2)=40.289.显然X2=106.1739>X22(2),枚拒绝H0,即在给定显著性水平 a=0.01的条件下不能认为该5种评价方法不具有一致性.也就是说应该接受H1,即说明在给定显著性水平 a=001的条件下该5种评价方法具有一致性 第4步分别应用算术平均组合评价模型、 Borda组合评价模型和 Copeland组合评价模型进行各评价 结果的组合评价,得到各组合评价方法下的组合评价结果如表5所示 表4各方法单独评价得分及排名 地区主成分排名模糊综合排名灰色关联排名集对分析排名神经网络排名 望城县 64.303 80.94 0.7809 14.0056 82.78 宁乡县20812 89.95 0.805 19.3479 90.45 岳阳楼区11988 6 85.12 0.79 18315 云溪区 892.51 18 70.88 18 0.7642 18 4.7527 18 71.47 19 君山区 1539.5 66.38 21 0.7634 20 28957 21 69.31 岳阳县 403. 14 75.24 14 0.7762 14 9.3456 14 77.78 临湘市 724.5 16 74.87 15 0.7745 16 9.1748 76.54 15 华容县 1017.4 0.7915 17.5171 86.38 湘阴县 92.63 0.8406 22.0008 94.69 汨罗市 291 78.03 12 0.7787 10.5224 78.99 武陵区224883 0.8495 91.03 鼎城区 39180 23 65.11 0.7591 0.8764 67.3 澧县 4038 68.45 20 0.7628 3.5567 20 68.25 汉寿县 -1039.8 19 69.56 19 0.7641 19 3.9659 19 73.33 18 安乡县 1855.6 21 65.91 0.7602 19539 22 70.1 20 津市市 790.87 17 71.25 17 0.7733 17 7.9875 74.38 7 姚源县99671 82.67 15.2743 85.64 临澧县 343 76.39 13 0.7766 13 10.773 80.98 资阳区 380.94 13 79.78 0.7786 12 79.47 赫山区 7712.3 0.853 21.6468 92.35 南县 193.5 87.78 们.8124 l6.0599 88.42 沅江市 479.28 82.56 596 0.7854 14.4001 84.11 烑江县 407.15 15 73.51 0.7746 15 8.609 16 75.43 16 表5各组合评价方法排序结果 地区望宁缶云君皆临华湘泪武鼎澧汉安津桃临资赫莦沅桃 城乡阳溪山阳湘容阴罗陵城寿乡市源澧阳山江.江 具县楼区区区县市县县市区区县县县市县县区区县市县 算术平均法1046182014157112323211922178131125916 borda法104618201415711232321922178131125916 Copeland法1046182014157112323211922178131125916 第5步在分别获得单个评价模型评价结果和组合评价模型的评价结果之后.综合应用式(7)和(8) 可以分别计算算术平均组合评价模型、 borda.组合评价模型和 Copeland组合评价模型下的t值、分别用 ta、tb、t。表示,其结果为ta=45.0303,tb=45.0303,t=45.0303,.取显著性水平a=0.01,查表得临界值 168 系统工程理论与实践 第29卷 ta/2(21)=2.8314.显然t=te=tb>ta/2(21).故三种组合方法与五种单一方法密切相关 32结果分析 对环洞庭湖区23个县市进行农业产业化发展状况的综合评价,通过采用基于方法集的综合评价模型,克 服了传统单一方法的局限性,通过事前检验和事后检验,使得组合评价的结果更有说服力.特别是这次构建 的方法集在分别使用算术平均法、 Borda法和 Copeland法进行组合评价时,得到了一致的结果.这一方面 说明了整个方法体系的一致性,另一方得到这样的结果也存在着一定的偶然性.如果得到结果不一致时,我 们司样可以通过 SpearinaIl的事后枪验,取tk中的最大者,也即与原始多种方法最接近的组合方法为最仹组 合方法,从而得到相应的结果,这就使得我们的评价模型更具普遍性 最后通过对实际数据和评价结果的对比分析,并结合环洞庭湖区23个县市进行农业产业化的实际情况, 可以看出上述评价结果是科学、准确的,这为我们进一步制定环洞庭湖区农业产业化发展策略奠定了坚实的 基础 4结束语 本文在深入地硏究∫农业产业化内酒和特征的基础上,构建一个基于方法集的农业产业化综合评价模 型,通过事前和事后的检验,保证∫各个方法以及组合评价结果的一致性.并通过对环洞庭湖区23个县市 农业产业化的评价,验证了方法的有敚性.但我们应该看到,在方法集的选取上还值得进一步研究 我们也应该看到农业产业化不是一蹴而就的,而是长期的持续的动态发展过程.为了从客观上把握、指 导农业产业化经营逃程,需要对各地区当前农业产业化经营的程度做出判断,找到发展中的薄弱环节,从而 有针对性的釆取措施.相信随着硏究地不断深入,这个问题一·定能够得到一个圆满的答案 参考文献 l]曾福先.农业适度规模经营与中国农业发展M.长沙:湖南人民出版社,1996 Zeng F X Agricultural Scale Operation and Development of China Agriculture[M]. 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