基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用
定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析(DEA)模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析(principal component analysis,PCA)提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率.最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同.
交叉环境DEA模型、主成分分析、降维、能源效率
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F830.0(金融、银行)
国家社会科学基金14BTJ026;国家自然科学基金青年基金61603025
2018-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
93-99
