综合评价模型的介绍

1. 综合评价模型的介绍

模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。

2. 建立评价综合模型的方法

区域评价综合模型的正确与否对评价预测的结果非常重要，只有建立了正确的模型才能获得理想的评价效果。建立一个正确的评价模型，仅仅依靠丰富的地学空间数据和空间分析是不够的，还要依靠成矿地质条件、成矿规律和典型矿床的研究及对各类找矿信息的认识。
建立评价综合模型，主要从以下几个方面入手：
（1）确立含（斌）矿地层和岩石组合；
（2）确定与成矿有关的侵入岩和脉岩；
（3）厘定控（容）矿构造，包括物探解译推断的隐伏断裂构造和遥感解译的复合构造；
（4）明确围岩矿化蚀变类型；
（5）提取与成矿有关的重砂异常；
（6）找出与目标矿产有关的物化探异常；
（7）筛选汇水盆地与目标矿产的关系。
为了更好地进行资源评价预测，本次主要依据区域地质构造和矿床（点）分布，将评价区划分为太平褶断带（北区）、历口构造带（中区）、障公山隆起带（西南区）、白际岭岛弧带（东南区）、皖浙褶断带（东区）。通过对安徽东南地区已发现的主要金属矿产资源铜、金、铅、锌、银、钨、锡等7种矿产的空间分析，分别建立了各矿种、各成因类型的综合评价模型。

3. 综合评价模型的例子

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。2.设评价集V={v1，v2……v4}简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵4.根据专家意见，我们确定权重集A为：5.按照M(,，+)模型所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

4. 综合评价模型的构建

目前在水土保持治理效益综合评价中，主要有定性评价和定量评价两种方法，并且已从单独使用定性评价方法转为定性评价和定量评价方法相结合，或者将几种定量评价方法综合起来使用。定量评价方法主要有综合评价法、经济分析法和投入产出分析法，综合评价法中又包括模糊评价法、灰色关联分析法、灰色模型预测法等。本研究主要采用基于半梯形分布函数的多层次模糊综合评价模型、基于 Delphi法的多层次模糊综合评价模型、基于归一化指标的模糊综合评价模型等4 种方法进行水土保持治理效益的综合评价。
6.1.4.1 基于半梯形分布函数的多层次模糊综合评价模型
(1)建立评价指标等级体系
根据《水土保持综合治理 规划通则》(GB/T 15772—2008)、《水土保持综合治理验收规范》(GB/T 15773—2008)和《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190—2007)，查阅相关文献(如蔡国军等，2009；卜贵贤等，2011)，并结合研究区域内的小流域水土保持治理的实际情况，划分每项指标所对应的各级标准，见表6.3。
(2)确定评语集V
一般情况下将小流域水土保持治理效益划分为五个等级，对于本研究从低到高依次为：Ⅰ级(很差)、Ⅱ级(较差)、Ⅲ级(一般)、Ⅳ级(良好)和Ⅴ级(优等)，用V＝{υ1，υ2，…，υ5} 表示。

表6.3 小流域水土保持治理效益评价指标等级划分标准表

(3)确定隶属度函数
本研究的隶属函数采用半梯形分布函数，各单项指标的量划分为两类：一类为正效指标(效益型)，越大越优；另一类是负效指标(成本型)，越小越优。此函数表示为
正效指标函数：

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负效指标函数：

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式中：Gi——某一指标的标准值；
ui——该指标的实际值；
μi——该指标的隶属度。
(4)确定模糊矩阵
将已经标准化处理过的数据代入上述隶属度函数中，可得到m×n阶矩阵，建立模糊评价矩阵R

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式中：m——指标个数；
n——各指标标准分的级数。
(5)模糊关系运算
经典模糊数学中的模糊运算为B＝A○R，该运算又称为最大最小值法，由于其容易丢失信息，为减少信息丢失，上述模糊运算改进为B＝A·R，上式称为乘法运算，能较好地表达各因素对重要性程度和对评价结果的贡献率。根据层次分析法得到的准则层与目标层的权重向量，可分别对准则层与指标层进行综合评价：

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式中：Ck——隶属于第k等级的隶属度归一化处理值；
rij——第i个评价指标隶属于第j等级的隶属度。
(6)改进的模糊综合评判
在模糊综合评判的基础上，将评价等级档次集与上述评价确定的权重相结合，可得到与各评语集相对应的综合评分分值为

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式中：Sk——评价等级档次集Vk所对应的量化评语集。
(7)效益评价等级的确定。根据综合评分分值所处评语集范围即可确定其评价等级。
6.1.4.2 基于Delphi 法的多层次模糊综合评价模型
综合评价指标体系中的指标根据指标特征可分为定量指标和定性指标两大类。定量指标是可以直接量化的指标；定性指标只有通过统计分析、经验判断和相关数学方法才能量化确定。在多层次模糊综合评价过程中，用传统的数值定量方法很难客观、准确地做出前后一致的评价。如项目对生态环境的影响，一般难以精确计量，只能用“很好”“较好”“一般”“较差”“很差”等带有模糊属性的语言来表示。这些概念之间的划分，本身也具有模糊性。因此本研究的第二种方法采用模糊统计技术与Delphi法相结合的方法确定隶属度，构建模糊评价矩阵。
(1)确定评价因素集
将评价因子根据某种属性分成m个因素子集，记作u1，u2，…，um，则评价因素集U＝{u1，u2，…，um}。
(2)确定评语集V及标准隶属度D
将小流域水土保持治理效益划分为五个等级，对于本书从低到高依次为：Ⅰ级(很差)、Ⅱ级(较差)、Ⅲ级(一般)、Ⅳ级(良好)和Ⅴ级(优等)，用V＝{υ1，υ2，…，υ5} 表示。取值D＝{d1，d2，…，d5}，分别对应0.2、0.4、0.6、0.8、1.0，为某一隶属度集。
(3)专家评估
将印有评价指标与评价等级的表格发给专家，各个专家结合本领域及相关领域对各个指标定出相应的级别。专家评估时并不要求给出具体的分值，只需在“很差”“较差”“一般”“较好”和“很好”5个评语级别中选择其认为最合适的级别即可。
由于专家评估具有很强的主观因素，所以如何体现专家评估的优势，削弱其劣势，是一个非常重要的问题。应用专家评估法应注意以下问题：
1)选聘专家时应注意的问题。专家选聘的合理与否，直接影响到评价结果的准确程度，所以在专家的选聘工作需要考虑以下3 个问题：所选专家必须对评价指标所涉及的各方面情况很熟悉，并在评价指标领域拥有一定的权威性，而且有经验；所选专家在所涉及专业的分布上要全面、合理，具有代表性；专家人数要适当，各类专家比例应合理，专家人数过少代表性不好，而且容易造成个人好恶偏见对最终评价结果的影响过大；人数过多，数据处理工作量过大，评判周期过长，致使最后结果的准确性不一定很高。
2)专家评估时应注意的问题。对专家评估可以采取调查问卷的形式，也可通过函询的方法，应避免权威、资历、压力、劝说、口才等方面的影响。在各位专家打分以后，应针对不同方案对各位专家的打分结果进行专家意见的一致性检验，对意见不集中的方案，应采取重新打分，或另请专家再次打分。本文采用目前被广泛应用的Delphi法进行评估。Delphi法区别于其他专家评估法的主要特点是匿名性和多次反馈，通过函询方法多次征询意见，允许专家在后一次的反馈意见中修改前一次的意见。避免了会议讨论时由于害怕权威而随声附和、因顾虑情面不愿与他人意见冲突等弊病，使各种意见收敛较快，最终结论具有一定程度的综合意见的客观性。
(4)隶属度计算与模糊评价矩阵的确定
根据多位专家的评语，进行模糊统计分析计算，于是可以得到关于m个评价指标的从评价因素集U到评语集V的模糊关系，建立模糊评价矩阵R

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式中：Ri＝(ri1，ri2，…，ri5)为相对于评价因素ui的单因素模糊评价，是评价语集V上的子集；rij为相对于评价因素ui给与评语υj的隶属度，由回收的专家评语整理计算得到，对于第i个评价指标，有υi1个V1级评语、υi2个V2级评语、……υi5个V5级评语，则有

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选聘11位专家对小流域水土保持效益进行评价，利用Delphi法整理得到各位专家评估的统计结果，构成5个模糊评价矩阵。
(5)多层次模糊综合评价模型的构建
根据前面计算得到的权向量矩阵WPT和模糊评价矩阵Ri可以计算得到
Bi＝WiRi＝(bi1bi2… bi5)(6.16)
若  ≠1，则需采用归一化方法将Bi处理为  ＝(  …  )。
设评价等级矩阵为F＝(f1f2f3f4f5)T＝(20 40 60 80 100)T，分别对应于很差、较差、一般、良好和优等5个等级，则各子系统的评价指标值Qi为

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通过各子系统的评价分数Qi及其相对于目标层的权重WCT计算得到总目标的综合评价指标值Q为

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(6)效益评价等级的确定
根据综合评分分值所处评语集范围即可确定其评价等级。
6.1.4.3 基于归一化指标的模糊综合评价模型1
(1)建立评价指标标准值
根据《水土保持综合治理规划通则》(GB/T 15772—2008)、《水土保持综合治理 验收规范》(GB/T 15773—2008)和《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190—2007)，查阅相关文献(蔡国军等，2009；卜贵贤等，2011)，并结合研究区域内的小流域水土保持治理的实际情况，确定每项指标所对应的标准值基准值和理想值(表6.4)。

表6.4 小流域水土保持治理效益评价指标标准值

(2)确定评价指标的归一化矩阵
由于评价指标体系中各指标的量纲不同，指标间数量差异也较大，使得不同指标间在量上不能直接进行比较，缺乏可比性。所以，在对小流域水土保持治理效益评价分析之前须对各项指标值进行归一化处理。本研究采用建立模糊数学隶属度函数对指标进行归一化处理，得到评价指标的归一化矩阵R(x)。根据对评价指标类型的不同，分为越大越优型和越小越优型。

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式中：x——指标的实际值；
α1，α2——分别为指标的标准值下限和上限，可根据表6.4中的基准值和理想值确定。
(3)效益评价值的确定
效益评价值Q′采用下列模糊关系方程求得：
Q′＝W·R (6.21)
式中：Q′——评价结果即判断子集；
W——模糊集中的权重分配；
R——各评价指标的单因素评价矩阵。
为了让所得评价结果直观明了，将效益评价值Q′换算成百分制，得到Q。
(4)效益评价等级的确定
设评语集为{20，40，60，80，100}，分别对应于Ⅰ级(很差)、Ⅱ级(较差)、Ⅲ级(一般)、Ⅳ级(良好)和Ⅴ级(优等)5个等级。
根据效益评价值Q所处评语集范围即可确定其评价等级。
这种方法在指标等级之间的差值不均匀的情况下，当正效指标数据接近于标准值下限时，指标的归一化值偏小，导致评价分值偏低；当负效指标数据接近于标准值下限时，指标的归一化值偏大，导致评价分值偏高，但误差均在可接受范围之内。
6.1.4.4 基于归一化指标的模糊综合评价模型2
(1)建立评价指标标准值
根据《水土保持综合治理 规划通则》(GB/T 15772—2008)、《水土保持综合治理 验收规范》(GB/T 15773—2008)和《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190—2007)，查阅相关文献(如蔡国军等，2009；卜贵贤等，2011)，并结合研究区域内的小流域水土保持治理的实际情况，确定每项指标所对应标准值的理想值，见表6.4。
(2)确定评价指标的归一化矩阵
本方法对指标的归一化处理与前面方法不同。对指标进行归一化处理后，同样得到评价指标的归一化矩阵R(x)。根据对评价指标类型的不同，分为越大越优型和越小越优型。

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式中：x——指标的实际值；
α2——指标的标准值，可根据表6.4中的理想值确定。
(3)效益评价值的确定
效益评价值Q′仍然采用模糊关系方程(6.21)求得。同样将效益评价值Q′换算成百分制，得到Q。
(4)效益评价等级的确定
根据效益评价值Q所处评语集范围即可确定其评价等级。
这种方法在指标数据与标准值相差较大时，归一化数值更接近于0，容易导致评价分值误差比较大，正效指标的结果偏大，负效指标的结果偏小，但误差均在可接受范围之内。

5. 评价综合模型

由于评价模型的地质变量随构造单元的不同、成因类型的差异和不同矿种而变化，因此，评价模型是分区、分矿种、分类型建立的。本次共建立了5个评价区（北区、中区、西南区、东南区、东区）、7种矿产（铜、金、铅锌、银、钨、锡）、5个矿床类型（矽卡岩型、岩浆热液型、石英脉型、热水喷流沉积型、斑岩型）的评价模型。
表6-4-1～-4-46仅列出了工作区金、钨、铜、铅锌矿产评价预测模型。
建立评价综合模型和确定地质变量要结合矿床主要控矿因素，如岩浆热液型矿床主要有岩浆岩、控矿构造和围岩蚀变等，矽卡岩型矿床主要有岩浆岩、含矿地层与岩石组合、控（容）矿构造、围岩蚀变等，沉积型矿床主要为含矿地层，沉积改造型矿床多为含矿地层和岩浆岩，斑岩型矿床主要为岩浆岩、控（容）矿构造和围岩蚀变等，变质热液作用石英脉型矿床主要韧性剪切带和含矿变质地层。
表6-4-1 安徽东南地区金矿资源GIS评价预测综合模型


续表


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表6-4-2 安徽东南地区钨矿资源GIS评价预测综合模型


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表6-4-3 安徽东南地区铜矿资源GIS评价预测综合模型


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表6-4-4 安徽东南地区铅锌银矿资源GIS评价预测综合模型


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6. 综合评价模型的思想

模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。

7. 综合评价的步骤是什么常用的综合评价模型有哪些

综合评价模型(IAM)考虑人类活动、大气构成、生态系统、能源系统与经济系统等相互之间的影响，模拟碳排放对宏观经济乃至全球经济系统的影响，而CGE模型通常被用来描述其中的经济子系统。典型的IAM模型有:美国耶鲁大学的DICE和RICE模型、德国汉堡大学的FUND模型、美国斯坦福大学的MERGE模型和《斯特恩报告》中的PAGE模型(Stern，2007)等，用于对全球或区域能源、气候和经济之间的相互影响进行综合评价。IAM模型是基于多国甚至全球经济系统的综合评价，涉及复杂的国际社会核算矩阵，许多学者倾向于采用一国或地区的CGE模型，如OECD开发的GREEN模型和LINKAGE模型、美国能源部开发的G－Cubed模型及日本国家环境研究所的AIM模型等。由于CGE模型以一般均衡理论为基础，结合理性经济行为主体的行为假设，在比较静态框架下模拟碳减排政策与外生冲击对经济系统的影响，能够描述宏观变量与微观变量之间的因果关系与内在行为机制，被广泛用于模拟公共减排政策的经济影响与社会后果。

8. 综合评价的步骤是什么常用的综合评价模型有哪些

综合评价的步骤：
1．确定综合评价的目的
2．确定评价指标和评价指标体系
3．确定各个评价指标的权重
4.
求单个指标的评价值
5.
求综合评价值
常用综合评价模型：
1、计分法
2、综合指数法
3、Topsis法
4、秩和比(RSR)法
5、层次分析(AHP)法
6、模糊评价方法
7、多元统计分析方法
8、灰色系统评价方法