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以熵權(quán)改進(jìn)TOPSIS模型為角度的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平評(píng)價(jià)應(yīng)用研究論文

時(shí)間:2022-07-03 22:50:03 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理 我要投稿
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以熵權(quán)改進(jìn)TOPSIS模型為角度的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平評(píng)價(jià)應(yīng)用研究論文

  農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是對(duì)機(jī)器(裝備)在農(nóng)業(yè)中使用程度、作用大小和使用效果的一種表達(dá)和度量,它直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的關(guān)鍵一環(huán)。農(nóng)業(yè)機(jī)械化作為農(nóng)業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)的重要組成部分,是工業(yè)技術(shù)與農(nóng)業(yè)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,是一個(gè)邊界模糊、因素眾多、關(guān)系復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[1]。國(guó)際農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)(CIGR)認(rèn)為“農(nóng)業(yè)機(jī)械化”是利用工具、農(nóng)具和機(jī)器開發(fā)農(nóng)業(yè)用地,從事種植業(yè)生產(chǎn)、儲(chǔ)藏前準(zhǔn)備、儲(chǔ)藏和農(nóng)場(chǎng)就地加工。

以熵權(quán)改進(jìn)TOPSIS模型為角度的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平評(píng)價(jià)應(yīng)用研究論文

  白人樸等建立農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段的模糊評(píng)判模型,對(duì)全國(guó)及各個(gè)省市區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展階段進(jìn)行評(píng)判,把農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展過(guò)程大體劃分為3個(gè)階段:農(nóng)業(yè)機(jī)械化初級(jí)階段、中級(jí)階段、高級(jí)階段[2]。目前中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化正在由初級(jí)階段向中級(jí)階段跨越。楊敏麗等提出了以農(nóng)機(jī)作業(yè)為基礎(chǔ)、能力為保障、效益為核心的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,建立了發(fā)展階段模糊評(píng)判模型,從而對(duì)中國(guó)2001年各省區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處階段進(jìn)行了分析評(píng)判[3]。機(jī)械化水平評(píng)價(jià)在指標(biāo)的選擇上很復(fù)雜[4],在權(quán)值的計(jì)算上存在很強(qiáng)的主觀性。TOPSIS[5](Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一種適用于多指標(biāo)、多方案決策分析的方法,但其自身也存在一些問(wèn)題[6],本文將嘗試在對(duì)其改進(jìn)的基礎(chǔ)上,將其應(yīng)用于我國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平分析[7],避免權(quán)重計(jì)算的主觀性,對(duì)不同年份的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平進(jìn)行定量分析,使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀、符合實(shí)際,為農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平合評(píng)價(jià)提供一種新方法。

  1 TOPSIS模型及其改進(jìn)

  1.1 傳統(tǒng)的TOPSIS

  TOPSIS是一種有效的多指標(biāo)、多目標(biāo)決策分析法,它以距理想解和負(fù)理想解的距離作為評(píng)價(jià)各方案可行性的依據(jù)。該法思路清晰,分析結(jié)果較合理,應(yīng)用靈活,因此被廣泛地應(yīng)用。其建模步驟為:

  1)可據(jù)各方案的指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建多目標(biāo)決策矩陣X=(xij)m ×n;

  2)根據(jù)各指標(biāo)對(duì)方案的影響對(duì)決策矩陣進(jìn)行無(wú)量綱化處理,形成歸一化矩陣V=(vij)m ×n;

  3)對(duì)每個(gè)指標(biāo)賦權(quán)后,將形成的無(wú)量綱化矩陣與各指標(biāo)的權(quán)重相乘,可得到加權(quán)決策矩陣R=(rij)m ×n;

  4)根據(jù)各指標(biāo)對(duì)方案的影響計(jì)算理想解和負(fù)理想解;

  5)計(jì)算各樣品與理想解的歐氏距離和負(fù)理想解的歐氏距離;

  6)計(jì)算各方案與理想解的相對(duì)貼近程度。最后根據(jù)ξi值的大小排序,ξi越大則方案Mi越接近理想解,方案越優(yōu)。上面各式中,i =1,2,……,m ;j =1,2,……,n 。

  1.2 TOPSIS的改進(jìn)

  TOPSIS法是C. L. Hwang和K. Yoon于1981年首次提出的,根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法,是在現(xiàn)有的對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)。但傳統(tǒng)TOPSIS按歐氏距離排序時(shí),可能出現(xiàn)某方案既貼近于理解想也貼近于負(fù)理想解的情況[8-9]。為了解決歐氏距離存在的問(wèn)題,常常采用“垂直距離”來(lái)替代歐氏距離。

  為簡(jiǎn)化計(jì)算,將坐標(biāo)原點(diǎn)平移到理想點(diǎn),平移后的加權(quán)決策矩陣為:

  T=(tij)m X n,(1)

  (1)式中i=1,2,……,m;j=1,2,……,n。

  此時(shí),負(fù)理想解為(2)

  且tkj滿足,(2)式中1≤k≤m。

  各方案與理想解的“垂直”距離di為:(3)

  di值表明了方案接近理想解的程度。通過(guò)各項(xiàng)目di值的大小來(lái)確定農(nóng)作物機(jī)械化水平。

  2 用改進(jìn)的熵值法賦權(quán)

  熵值法用來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度[10]。指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響就越大。因此,采用熵值法能盡可能地消除各因素的主觀性,使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀。其計(jì)算步驟如下。

  1)根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建m 個(gè)方案、n 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣為R=(xij)m ×n (i =1,2,……,m ;j =1,2,……,n )。

  2)將判斷矩陣歸一化處理,得到無(wú)量綱化后的矩陣B。其中,效益型(越大越優(yōu)):(4)

  成本型(越小越優(yōu)):

  3)計(jì)算熵值:(5)

  為避免出現(xiàn)fij=1,lnfij=0的情況,將fij改進(jìn)為。

  4)計(jì)算熵權(quán)Wj:,W=(ωj)1×n(6)

  3 實(shí)例

  3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)

  因農(nóng)作物機(jī)械化水平的評(píng)價(jià)對(duì)象廣泛,本文中數(shù)據(jù)聚焦我國(guó)

  9種主要農(nóng)作物:水稻、小麥、玉米、馬鈴薯、油菜、大豆、棉花、花生、甘蔗。從《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中取2004—2014年我國(guó)主要農(nóng)田在耕、種、收3個(gè)環(huán)節(jié)機(jī)械作業(yè)情況的原始數(shù)據(jù) [11](見(jiàn)表1)。

  3.2 計(jì)算步驟

  1)構(gòu)建無(wú)量綱決策矩陣

  用表1中的指標(biāo)集形成判斷矩陣,表中7個(gè)指標(biāo)均按越大越優(yōu)原則計(jì)算,構(gòu)建無(wú)量綱化決策矩陣V =(vij)m ×n。求得表2數(shù)值。

  2)計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

  將形成的無(wú)量綱決策矩陣分別按不同算法計(jì)算,可分別求得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重W=(ωj)1×n=(0.153 5,0.151 1,0.148 0,0.142 2,0.138 5,0.152 5,0.114 1)。

  3)構(gòu)建加權(quán)決策矩陣

  將形成的無(wú)量綱化矩陣與各指標(biāo)的權(quán)重相乘,分別可得到三組不同的加權(quán)決策矩陣T=(tij)m ×n。求得表3數(shù)值。

  4)計(jì)算理想解與負(fù)理想解

  將坐標(biāo)變換后的理想解為每行中的絕對(duì)值最大者,理想解了一(0.153 5,0.151 1,0.148 0,0.142 2,0.1385,0.152 5,0.114 1)。負(fù)理想解5;-=(0,0,0,0,0,0,0)0

  5)計(jì)算“垂直”距離

  計(jì)算各方案與理想解的“垂直”距離d;=(0.1428,0.137 8,0.122 3,0.109 7,0.095 1,0.078 5,0.060 9,0.0384,0.024 5,0.012 7,0.000 0)0

  3.3結(jié)果分析

  從排序上看,2004年農(nóng)作物的機(jī)械化水平最低,往后逐年提高,這個(gè)結(jié)果與現(xiàn)狀情況基本吻合,結(jié)果合理。從貼近度試的差值上可以看出,這11年來(lái),2010年到2011年機(jī)械農(nóng)業(yè)化水平發(fā)展得最快,2004年到2005年發(fā)展得最緩慢。

  4結(jié)語(yǔ)

  本文分別采用改進(jìn)的嫡權(quán)法,運(yùn)用改進(jìn)的Topsls模型對(duì)我國(guó)主要農(nóng)作物的機(jī)械化水平進(jìn)行了一個(gè)評(píng)估,了解到這n年來(lái)機(jī)械化水平逐年提高,其中2010年到2011年發(fā)展得最快,計(jì)算結(jié)果與實(shí)際相符。計(jì)算結(jié)果表明:

  1)嫡值賦權(quán)法在權(quán)重的計(jì)算上,主要利用數(shù)據(jù)本身的信息來(lái)確定某一指標(biāo)的重要性程度,計(jì)算結(jié)果客觀;

  2) Topsls模型運(yùn)用起來(lái)簡(jiǎn)單可行,計(jì)算方便。這個(gè)模型為農(nóng)作物機(jī)械化水平評(píng)價(jià)方法提供了一條新途徑。

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