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多级模糊综合评判模型在电力客户信用评价中的应用.doc


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多级模糊综合评判模型在电力客户信用评价中的应用
黄元生 赵卫东 【摘要】 电力企业客户的信用评价是市场研究的一个关键内容,电力客户的信用高低直接影响了电力公司的正常运营。在建立起电力企业客户信用评价指标体系的基础上,运用多级模糊户财务能力、发展潜力、社会地位及企业基本资质等方面的计量;行为类指标是指客户在经济活动中与政府和其他企业交往所形成的,反映信用行为结论的指标(见表1)。
建立起指标体系后,另一项重要的工作就是确定指标的权重。采用了专家打分的层次分析法,得到了指标体系的各项指标权重(见表1)。


二、多级模糊综合评价模型的建立

模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluationmethod)是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。其建立步骤如下:
(1)确定评价因素集U
评价因素集U是综合评价指标的集合,它具有层次性。
一级指标为:U={U1,U2,…,Uk},
二级指标为:Ui={Ui1,Ui2,…,Uim},(i=1,2,…,k)
式中Uij表示第i个准则层的第j个指标。
电力公司客户信用评价指标体系(如表1所示)。
(2)确定评语集V
V={V1,V2,…,Vn}
根据电力公司客户信用评价的目的,建立评价的评语集为:
V={V1 V2 V3 V4 V5}={很好,较好,一般,较差,很差}
(3)确定指标权重
可以通过专家打分法和层次分析法来确定各指标的权重。
一级指标的权重集为:W={W1,W2,…,Wn}
二级指标的权重集为:Wi={Wi1,Wi2,…,Wim}
(4)建立评判隶属度矩阵R
从Uk到V的评判隶属度矩阵为
R=R1R2┆Rm=r11r12…r1nr21r22…r2n…………rm1rm2…rmn
其中n表示评语集中评语的数目,m表示子因素集Ui中指标的数目,rij表示子因素层指标对第j级评语Vj的隶属度。
(5)进行模糊综合评判
首先进行一级模糊综合评判,根据指标权重W和已经建立的评判隶属度矩阵R,运用模糊运算法则进行综合运算,得到评价指标对评价集的隶属向量Ei:
S=(s1,s2,…sn)=W?R=(W1,W2,…,Wn)?R1R2┆Rm=r11r12…r1nr21r22…r2n…………rm1rm2…rmn
n
其中,sj=∨(Wi∧rij)
i=1。
然后,进行二级模糊综合评判,根据“模糊向量单值化”原则,得出综合评价结论。
三、电力公司客户信用比较案例
下面举一案例,来说明应用多级模糊综合评判模型对电力公司客户信用的比较。现设参评客户为甲、乙、丙,评判等级为5级,由20名专家组成评价小组进行同行评议。
首先求得甲客户在商业信用U1上的单因素评判矩阵为R1甲:
R1甲=

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  • 上传人十二贾氏
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  • 时间2022-08-07