基于AFS理论的管理方法及其应用研究

发布时间：2017-04-17 09:27

  本文关键词：基于AFS理论的管理方法及其应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：预测与决策是管理科学中两大重要的组成部分。近年来,国内外的众多学者都在致力于这两类问题的研究,所研究出来的方法已经成功地应用到工程、经济、市场分析等实际领域。本文主要针对具有代表性的预测方法—时间序列分析和最常用的决策方法—多属性决策方法,应用Axiomatic Fuzzy Set (AFS)模糊理论对其进行分析和改进,主要做了如下几个方面的工作： (1)首先应用经典的ARIMA乘积季节模型对上海港的集装箱吞吐量进行预测。然后,提出了一个基于AFS理论的模糊时间序列预测方法,该方法主要是根据AFS隶属度的模糊变化趋势来预测模糊时间序列：①应用AFS模糊隶属函数计算出历史数据在每个模糊集上的隶属度；②根据隶属度来划分论域并应用AFS模糊逻辑将原始数据模糊化从而建立模糊关系；③根据隶属度的模糊变化趋势对历史数据进行预测。 (2)首先提出了一个基于AFS理论的综合多属性决策方法：①应用DEA方法从初始的数据集中选择出一个最佳的组合；②应用AFS模糊描述算法和AHP方法计算出属性的权重值；③应用TOPSIS方法将最佳组合中的候选单元做出一个最终的排序；其次,应用AFS理论延伸TOPSIS方法在模糊环境下的使用,主要是应用AFS模糊隶属函数将含有语义变量或模糊概念的候选单元转化成其在该模糊概念下的隶属度值,然后应用TOPSIS方法对其隶属度进行运算。另外,这两种方法都根据AFS模糊描述给出决策结果一个明确的语义解释。 (3)设计了一个基于DEA和AFS聚类算法的网上银行绩效评价方法。首先通过DEA方法从所有的网上银行中删减掉一部分效率较低的；接下来再应用AFS聚类算法将剩余的银行进行聚类,并且给出每一类的语义描述。 最后,论文总结了全部的研究工作,并简要展望了今后的研究方向。
【关键词】：时间序列分析 模糊时间序列分析 多属性决策 AFS模糊理论 综合的决策方法
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP301.6;C934
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 预测方法11-15
• 1.1.1 研究背景及意义11-12
• 1.1.2 研究现状12-14
• 1.1.3 存在的问题14-15
• 1.2 多属性决策方法15-18
• 1.2.1 研究背景及意义15
• 1.2.2 研究现状15-17
• 1.2.3 存在的问题17-18
• 1.3 本文的主要工作18-19
• 1.4 本文的框架与结构19-21
• 第2章 AFS理论介绍21-33
• 2.1 AFS代数21-24
• 2.2 AFS结构24-28
• 2.3 基于AFS理论的Zadeh模糊集的隶属函数28-30
• 2.4 基于AFS理论的概念的模糊描述算法30-31
• 2.5 基于AFS逻辑的模糊聚类算法31-33
• 第3章 基于AFS理论的预测方法及其应用33-60
• 3.1 基于ARIMA乘积季节模型的港口集装箱吞吐量预测33-44
• 3.1.1 时间序列分析介绍33-35
• 3.1.2 应用ARIMA乘积季节模型预测上海港集装箱吞吐量35-44
• 3.1.3 本节小结44
• 3.2 基于AFS理论的模糊时间序列预测方法44-60
• 3.2.1 模糊时间序列分析介绍44-48
• 3.2.2 基于AFS隶属度变化趋势的模糊时间序列预测方法48-59
• 3.2.3 本节小结59-60
• 第4章 基于AFS理论的多属性决策方法及其应用60-100
• 4.1 解决多属性决策问题方法的概述60-70
• 4.1.1 数据包络分析方法60-64
• 4.1.2 层次分析法64-68
• 4.1.3 逼近于理想解的排序方法68-70
• 4.2 基于AFS理论的综合的多属性决策方法70-85
• 4.2.1 应用DEA方法做初评价71
• 4.2.2 AFS理论与AHP方法相结合确定权重值71-73
• 4.2.3 应用TOPSIS做最终的评价73
• 4.2.4 实例分析73-85
• 4.2.5 本节小结85
• 4.3 应用AFS理论延伸TOPSIS方法在模糊环境下的使用85-100
• 4.3.1 应用AFS理论延伸TOPSIS方法86-87
• 4.3.2 实例分析87-99
• 4.3.3 本节小结99-100
• 第5章 基于DEA和AFS聚类算法的评价方法及其在银行业中的应用100-110
• 5.1 应用DEA方法计算效率值101-105
• 5.2 应用AFS聚类算法做进一步的评价105-108
• 5.3 本章小结108-110
• 第6章 结论110-112
• 6.1 本文研究的主要工作110-111
• 6.2 前景及展望111-112
• 参考文献112-123
• 攻读学位期间公开发表论文123-124
• 致谢124-125
• 作者简介125

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