当前位置: 首页 > 范文大全 > 公文范文 >

基于粒子滤波算法的智慧社区信息化服务绩效评价

发布时间:2022-03-21 09:56:41 | 来源:网友投稿

zoޛ)j馟im
t㍴:^m5ii٨ky方案

绩效评价问题属于非线性系统的多个约束条件、多个目标的决策问题。基于粒子滤波算法的序列重要性再抽样获得系统的状态后验概率的基本思想,选取各项指标中的最优值为正态抽样变量,进行粒子、权重的迭代,求解出某个指标下某社区的绩效评估值来实现粒子滤波算法的绩效评价。

2.1确定评价指标的权重

如何确定评价指标的权重,已有文献的做法主要是基于判断矩阵。该方法根据各指标的重要性程度构造它们的可以相互比较的矩阵,这个矩阵称为判断矩阵,然后根据这个矩阵计算出其最大特征值的特征向量,作为各指标的相应权重,这里要注意的是判断矩阵是否符合一致性要求,一般设置一致性的临界值为0.1,若大于0.1,就要重新调整矩阵各参数,直至使得矩阵达到一致性的要求。

2.2粒子滤波算法绩效评价过程

3实际案例评价分析

3.1智慧社区信息化绩效评价指标的选取

以《智慧社区建设指南(试行)》中所列出的关于智慧社区的评价指标体系为主要依据,借鉴《社区信息服务满意度评价》中所列出的指标体系内容,参照已有文献中有关信息服务列出的指标,结合国内当前互联网+智慧社区的建设实际状况得到智慧社区信息化服务的绩效评价指标体系,选取6个作为评价的一级指标,23个作为评价的二级指标,详细内容见表1.

(注:一级指标、二级指标里的第一个数据为由判断矩阵计算得到的权重,二级指标里第二个数据为该指标下的最优值,第三个数据是该指标下6个社区的标准差)

3.2数据收集与处理

选取浙北地区6个试点建设的智慧社区,向每个社区的居民随机发放120份调查社区信息化服务的状况要求他们按照评价体系中的二级指标逐项打分,分值范围为0至100分,调查问卷收回数量依次为,101份、112份、115份、99份、108份与113份。按照每项评价指标算出各社区各项指标的平均分,汇总6个社区的各项指标平均分中的最大值与得到每一项指标数据的标准差等数据见表1.根据该片区域智慧社区信息化服务总体建设水平,按照德尔菲方法,将表1中的一级、二级评价指标分层提交给本领域内的专家,进行指标间的重要性程度判定,按照1—9分比例标度给出判断矩阵见表2.根据判断矩阵,经计算得到判断矩阵的最大特征值为6.14,其对应正则化特征向量w=(0.317,0.269,0.121,0.156,0.088,0.0495),依据层次分析法理论可知,向量埘为一级评价指标的相对重要的排序数,即权重经计算得到随机一致性比例CR=CI/RI=0.027<0.1,说明其对应的判断矩阵具有满意的一致性。

3.3基于粒子滤波算法的智慧社区信息化服务评价

根据表1中各项二级评价指标中的最优值和标准差,运行粒子滤波算法得到每个社区在每一项二级评价指标下的得分,然后根据层次分析法将各项得分与各二级指标的权重相乘相加获得每一社区的各个一级指标得分,再与各个一级指标对应权重相乘后相加获得第一个至第六个智慧社区信息化服务的综合评价得分值分别为:82.39,81.28,84.93,80.63,79.48,77.16,由此得到第3个智慧社区的信息化服务测度分值最高。

3.4智慧社区信息化服务的层次分析法的综合模糊评价

模糊综合评价是利用模糊数学中的隸属度原理,将受多种因素制约的事物对象的定性分析转为量化值后的一个总体评价。该方法系统性好,结果较为清晰,一般能较好解决模糊的、难以量化的问题,适合解决针对非确定性问题。在评价智慧社区信息化服务中,操作步骤如下:第一步,确定权重。文中权重的选择方法与粒子滤波方法评价相同,利用层次分析法求得;第二步,计算二级评价指标的调整平均得分。利用各个试点智慧社区的调查问卷数据,找到每个二级指标下的最高评分Maxij(i表示第i个社区,j表示第j个二级指标),算出每个二级指标下的平均得分Aveq(i表示第i个社区,j表示第j个二级指标),算出每个二级指标的调整后的评价得分AAveij=100×Aveij/Maxij;第三步,计算综合得分,将每个二级评价指标的权重与调整后评价得分相乘后相加得到每个一级评价指标的综合得分,再依次与相应的一级评价指标权重相乘后便可算得每个社区的最终综合评价得分87.46,86.21,91.13,85.73,84.98,82.39。由此可见,第3个智慧社区的信息化服务测度分值最高。

3.5两种绩效评价方法的对比分析

粒子滤波评价方法除定性量化指标权重外以原始数据为基准直接进行抽样迭代给出评价,不需要专家对量化数据变换,能减少主观意见对评价的影响,相比较层次分析法具有较高的客观性。从模糊综合评价方法来看,其隶属函数选取上会受到评价指标的最优值所干扰,粒子滤波评价方法不使用隶属函数,能克服模糊综合评价可能存在波动性的不足。在粒子滤波评价中,粒子迭代所选的高斯分布的标准差是综合了所有待评价社区的观测数据,故由该方法给出的评价结果会更加公平与合理。

4结束语

社区信息化已经成为智慧社区、智慧城市乃至全社会信息化的基础,积极推进社区的信息化服务建设,能提高社区的各种基础设施的集约化与智能化水平,促进各种政务信息的共享,降低行政管理成本,促进社区管理的现代化,提高社区治理效率。本文通过实地调研试点建设的智慧社区,结合智慧社区的评价指标体系制定其信息化服务的评价指标,基于粒子滤波方法来对社区信息化服务给出绩效评价分析,并与基于模糊层次分析综合评价法的评价结果进行对比分析,得到基于粒子滤波评价方法能更加客观准确表达出各项评价指标下的社区信息化建设的差异值,该方法能为社区管理者、各相关部门提供现代社区信息化建设与治理提供科学、公平、公正的参考建议,具有较高的研究与应用价值。

推荐访问:滤波 粒子 算法 信息化 智慧

本文标题:基于粒子滤波算法的智慧社区信息化服务绩效评价
链接地址:http://www.ylwt22.com/gongwenfanwen/2022/0321/109993.html

版权声明:
1.十号范文网的资料来自互联网以及用户的投稿,用于非商业性学习目的免费阅览。
2.《基于粒子滤波算法的智慧社区信息化服务绩效评价》一文的著作权归原作者所有,仅供学习参考,转载或引用时请保留版权信息。
3.如果本网所转载内容不慎侵犯了您的权益,请联系我们,我们将会及时删除。

十号范文网 |
Copyright © 2018-2024 十号范文网 Inc. All Rights Reserved.十号范文网 版权所有
本站部分资源和信息来源于互联网,如有侵犯您的权益,请尽快联系我们进行处理,谢谢!备案号:粤ICP备18086540号