DEA-LSSVM項目效率評估與預測方法研究及其應用.pdf

1、廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學研究生學術(shù)活動規(guī)范(試行)》。另外，該學位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費或?qū)嶒炇业馁Y助，在()實驗室完成。(請在以上括號內(nèi)填寫課題或課題組負責人或?qū)嶒炇颐Q，未有此項聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：徊腳’№礎(chǔ)

2、辟卵汐日摘要摘要效率是通過項目輸出與輸入之間的比值關(guān)系來考評項目運作情況的綜合評價指標。通俗來講，若一個項目相較于其他項目，以更低的輸入得到更高的輸出，則該項目相對其他項目的效率更高。對項目效率進行系統(tǒng)、客觀的評估與精確的預測有助于制定科學的項目管理計劃，提高有限的項目資源的利用率。本文根據(jù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，提出了DEA—LSSVM項目效率評估與預測模型。模型利用數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)方法建立項目效率評估指標體系，進行項目效率評估與相關(guān)分

3、析；并且使用最小二乘支持向量機(LSSVM)方法以DEA項目效率評估結(jié)果為基礎(chǔ)對項目效率進行回歸，以達到通過項目輸入預測項目效率的目的。模型結(jié)合了DEA方法無需事先了解輸入與輸出間函數(shù)關(guān)系、指標權(quán)重客觀性強的優(yōu)點與LSSVM方法優(yōu)越的預測和泛化能力，客觀評估了項目效率，并突破了DEA方法需要同時知道項目輸入與輸出值才能進行效率評估的局限性，達到了項目效率預測的目的，為項目管理和資源規(guī)劃提供了依據(jù)。本文以健康類科研項目為研究對象，通過NI

4、H網(wǎng)站公布的1237個健康類科研項目數(shù)據(jù)對DEA，LSSVM模型進行實證和檢驗，橫向分析了該類項目總體效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率，指出了大多數(shù)項目輸入輸出不匹配，效率低下的情況及原因；隨后以交叉驗證均方差RMSECV和判決系數(shù)R2為檢驗標準，通過交叉驗證法分別得出本模型與多元線性回歸方法對項目效率的預測精度并進行比較。實驗結(jié)果表明，本模型對項目效率的預測精度優(yōu)于多元線性回歸方法。本模型對總體效率和規(guī)模效率的預測精度高，而純技術(shù)效率的預測