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我国建筑业安全管理效率评价与预测研究 被引量:1
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作者 倪国栋 贺先 +4 位作者 缪心玥 方亚琦 王文顺 谷甜甜 牛苗苗 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第1期56-63,共8页
为测度与预测我国建筑业安全管理效率,通过建立超效率松弛测度(SBM)模型测度建筑业安全管理效率,利用Malmquist指数揭示效率的动态演变过程,运用Dagum基尼系数及其分解和空间自相关分析对效率空间格局、差异来源和贡献以及集聚模式进行... 为测度与预测我国建筑业安全管理效率,通过建立超效率松弛测度(SBM)模型测度建筑业安全管理效率,利用Malmquist指数揭示效率的动态演变过程,运用Dagum基尼系数及其分解和空间自相关分析对效率空间格局、差异来源和贡献以及集聚模式进行探索,采用长短期记忆网络(LSTM)模型预测未来建筑业安全管理效率。研究结果表明:2012—2021年期间建筑业安全管理效率波动下降,2022年降至最低点,2023—2026年期间有小幅回升;纯技术效率和规模效率分别是影响效率水平和造成效率区域间差异的重要因素,区域间差异是效率空间差异的主要来源。研究结果可为提升我国建筑业安全管理效率和缩小其空间差异提供参考。 展开更多
关键词 建筑业 安全管理效率 松弛测度模型 动态演变 空间分布差异 长短期记忆网络
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基于数据包络分析的中国污染地块治理绩效评价研究 被引量:1
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作者 姜芳茗 钱嘉曙 +5 位作者 陈健松 张清宇 唐阔 蒋洪强 蒋超 邓劲松 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期608-612,共5页
中国高速的城市化进程产生了大量工业企业搬迁,造成众多污染地块需要治理。中国为治理污染地块耗资巨大,但缺乏相关的绩效评价。筛选了40个典型污染地块治理工程(涉及全国33个区县)进行绩效评价并探究了污染地块治理绩效的影响因素。结... 中国高速的城市化进程产生了大量工业企业搬迁,造成众多污染地块需要治理。中国为治理污染地块耗资巨大,但缺乏相关的绩效评价。筛选了40个典型污染地块治理工程(涉及全国33个区县)进行绩效评价并探究了污染地块治理绩效的影响因素。结果表明:(1)山东省、河北省及湖南省中南部地区的污染地块治理绩效较高,重庆市、湖南省等华中地区及东南沿海地区零星有一些污染地块治理绩效相对较低。(2)地块尺度,资金投入不足、时间投入过短、人员投入过少是影响污染地块治理绩效的重要因素,期望产出方面也仍有很大提升空间,非期望产出方面需要进一步控制污染排放。(3)区县尺度,污染地块治理绩效主要与工业增加值占国内生产总值比例和年末总人口呈显著(p<0.05)正相关,说明经济和人口是主要影响因素。 展开更多
关键词 数据包络分析 超效率松弛变量的测度模型 污染地块治理 绩效评价
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江苏省公路集装箱运输燃油效率评价
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作者 陈静 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期209-214,共6页
采用非期望产出的松弛测度(SBM-Undesirable)模型,选取柴油量和汽油量作为投入指标,公路集装箱运输量作为期望产出指标,碳排放量作为非期望产出指标,构建公路集装箱运输燃油效率评价模型.在此基础上,对2003—2014年间江苏省公路集装箱... 采用非期望产出的松弛测度(SBM-Undesirable)模型,选取柴油量和汽油量作为投入指标,公路集装箱运输量作为期望产出指标,碳排放量作为非期望产出指标,构建公路集装箱运输燃油效率评价模型.在此基础上,对2003—2014年间江苏省公路集装箱运输燃油效率进行评价.研究结果表明,燃油效率高低顺序依次为苏南、苏北和苏中地区.研究时段综合燃油效率总体偏低,呈现波动下降态势,从2003年的0.643 5波动变化到2014年的0.611 6.纯技术效率与综合效率的变化特征大致相同,均呈现下降态势,而规模效率呈现波动上涨趋势,总体上,规模效率>纯技术效率>综合效率.纯技术效率、规模效率与综合效率的相关系数分别为0.962和0.841,表明综合效率偏低的主要因素是纯技术效率较低.最后,从技术层面与政策层面提出江苏省公路集装箱运输燃油效率改善途径,以期为公路运输能源管理提供参考依据. 展开更多
关键词 公路运输 集装箱运输 非期望产出的松弛测度模型 燃油效率评价 负外部效应
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融合SBM的偏最小二乘辅助分析
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作者 郝竹林 杜建强 +3 位作者 王国龙 余日跃 聂斌 熊旺平 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2896-2900,共5页
偏最小二乘回归(PLS)自带的T2椭圆图辅助分析方法具有一定的"噪音"识别能力,但无法分析多维空间中的"噪音"。在此基础上,提出将SBM算法引入到偏最小二乘辅助分析中,优化偏最小二乘回归建模。对样本数据进行综合评价... 偏最小二乘回归(PLS)自带的T2椭圆图辅助分析方法具有一定的"噪音"识别能力,但无法分析多维空间中的"噪音"。在此基础上,提出将SBM算法引入到偏最小二乘辅助分析中,优化偏最小二乘回归建模。对样本数据进行综合评价,将有效的数据用来进行偏最小二乘回归,以避免"噪音"数据对回归精度的影响,弥补偏最小二乘回归辅助分析技术的不足。以中药实验实例进行计算,对于其2个因变量,SBM算法优化的PLS回归平均相对误差分别为5.0844%和8.7485%,低于直接PLS的5.5825%和9.2810%;以刀具磨损实验数据进行计算,对于其单个因变量,优化后的PLS回归平均相对误差为2.6984%,低于直接PLS的3.3526%。模拟实验结果表明,优化后的PLS回归结果比直接PLS精度更高。 展开更多
关键词 偏最小二乘 基于松弛变量测度模型 优化回归 平均相对误差 辅助分析
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