南岸电力局设备采购供应商评价

发布时间：2023-12-28 17:45

　　随着科技的快速发展,社会逐渐进入了智能化时代。为满足生产生活的电力资源需求,国家电网规模也在逐渐扩大。供电局对物资需求量持续增加,电网企业选择增多。为提高供电局选择供应商的效率,减少供电局选择供应商的成本,供电局需要对物资供应商全面了解,构建合理的供应商评价系统,保证电网建设的顺利开展。为确保供电局能选择优质供应商,本文融合决策树算法与支持向量机算法,构建二分类SVM-决策树分类器,依据决策树分类顺序对供应商数据逐层分类。论文的主要工作包括:1.运用南岸局电力公司提供的交流隔离开关供应商有效数据,确定供应商评价指标体系并对指标体系进行量化处理。2.根据调查问卷法确定指标主观权重,熵权法确定指标客观权重,综合主观权重与客观权重确定供应商一级指标与二级指标的组合权重。计算各供应商综合得分,根据得分排序供应商分为6个等级,并赋予相应的标签。3.以决策树模型的分类特征为依据,得出二分类SVM-决策树模型的分离顺序。以供应商数据作为样本,分别利用决策树、支持向量机与二分类SVM-决策树对供应商数据进行分类。对比三种分类器分类效果,结果显示,二分类SVM-决策树分类器训练集分类正确率、测试集分类正...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
英文摘要
1 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 本文的组织结构
2 供应商评价指标体系
    2.1 供应商评价指标
    2.2 调查问卷数据信度检验
    2.3 供应商二级评价指标量化处理
        2.3.1 投入评价指标
        2.3.2 质量评价指标
        2.3.3 运行评价指标
        2.3.4 支撑评价指标
        2.3.5 服务评价指标
    2.4 本章小结
3 确定供应商指标组合权重
    3.1 主观赋权法
    3.2 熵权赋权法
    3.3 确定组合权重
    3.4 供应商评价
        3.4.1 供应商数据处理
        3.4.2 供应商综合得分
    3.5 本章小结
4 二分类SVM-决策树
    4.1 决策树模型
        4.1.1 特征选择
        4.1.2 决策树算法
    4.2 支持向量机模型
    4.3 二分类SVM-决策树
    4.4 本章小结
5 模型分类结果
    5.1 决策树分类结果
    5.2 支持向量机分类结果
    5.3 二分类SVM-决策树分类结果
    5.4 结论分析
    5.5 本章小结
6 结束语
    6.1 本文总结
    6.2 本文不足与展望
参考文献
附录
    A.学位论文数据集
    B. 供应商评价指标调查问卷
致谢



本文编号：3875885