机电产品性价比等级判断分析与研究 ——以空调为研究案例
发布时间：2021-02-08 09:18
机电类产品性价比等级判断的研究是一项具有复杂性、模糊性、主观性、创新性等多个特点的研究课题。通过对产品性价比等级的判断可以准确评估产品在市场竞争中的地位并使企业及时做出相应的策略调整,同时也为消费者购买产品时提供参考依据。因此,机电产品性价比等级判断是学界和传统制造业高度关注的热点问题之一。本文以机电类产品的性价比等级作为研究方向,主要目的是建立科学合理的指标评价体系和准确高效的性价比等级判断方法,主要研究工作如下:首先,根据性价比传统的概念和现代消费者关注的方向重新分析产品性价比的内涵,通过对空调产品的特点和国内空调市场的竞争现状的调查,选取空调作为性价比等级判断研究的分析案例。其次,分析和比较了产品性价比等级判断常用的一些数学方法和理论,重点讨论了指标筛选方法和性价比等级评价方法,确定在建立数学模型中所使用的主要方法。再次,初步海选出空调性价比指标体系,然后基于聚类分析和因子分析构建指标筛选模型,通过筛选模型剔除冗余指标,减少指标数量。对精简后的指标体系进行信息量检验确保指标体系的合理性能够符合要求。然后,建立基于AHP-模糊综合评价法的评价模型,详细描述了“层次分析法获得指标权重...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：112 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题来源及研究意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 课题研究的背景
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究发展现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文研究的主要思路与研究内容
1.3.1 论文研究的主要思路
1.3.2 论文研究的主要内容
1.3.3 论文研究的主要方法
1.4 本文的章节安排
第2章 机电产品性价比分析理论及空调案例特征分析
2.1 机电产品性价比判断理论概述
2.2 机电产品性价比判断的问题模型
2.2.1 评价指标体系建立问题模型
2.2.2 产品性能评价问题模型
2.2.3 产品性能预测问题模型
2.3 机电产品性价比等级判断问题求解思路
2.3.1 指标体系构建思路概述
2.3.2 产品性价比评价求解思路概述
2.3.3 产品性价比预测问题求解思路概述
2.4 研究案例空调的特征分析
2.4.1 空调产品特征分析
2.4.2 空调产品的特征属性分析
2.5 问题求解模型
2.5.1 问题求解步骤
2.5.2 问题求解路线
2.6 本章小结
第3章 空调产品评价指标体系的建立
3.1 引言
3.2 指标体系的构建原则与研究方法
3.2.1 指标体系构建目的和选取原则
3.2.2 指标体系选取研究现状
3.3 指标体系的聚类分析
3.3.1 指标体系聚类分析概述
3.3.2 指标参数数据的标准化
3.3.3 指标体系聚类分析结果
3.4 指标体系的因子分析
3.4.1 KMO检验和Bartlett检验
3.4.2 指标体系因子分析结果
3.5 评价指标体系的确定与合理性验证
3.5.1 指标体系的筛选
3.5.2 指标体系的信息验证
3.5.3 指标体系的确定
3.6 本章小结
第4章 空调产品性价比等级的判断
4.1 引言
4.2 空调产品性价比等级判断模型概述
4.2.1 性价比等级判断指标权重确定策略
4.2.2 评价指标体系特征层分类
4.3 空调产品性价比评价指标权重的分配
4.3.1 权重向量的确定过程
4.3.2 评价指标模糊一致矩阵的建立
4.3.3 评价指标合理性检验
4.3.4 评价指标体系权重的取值
4.4 空调产品性价比模糊综合评价
4.4.1 模糊综合评价的步骤
4.4.2 模糊关系矩阵R的建立
4.4.3 模糊综合评价结果
4.5 模糊评价结果准确性验证
4.5.1 样本案例的客户调查
4.5.2 模型准确度的检验
4.6 本章小结
第5章 空调产品性价比BP神经网络预测模型
5.1 基于MATLAB的BP神经网络模型设计原则
5.1.1 MATLAB中关于神经网络工具箱
5.1.2 运用MATLAB工具箱设计神经网络的原则和过程
5.2 空调产品性价比预测模型的建立
5.2.1 BP神经网络的设计
5.2.2 空调性价比BP神经网络的训练
5.3 BP神经网络预测模型与模糊评价模型对比
5.3.1 BP神经网络预测模型灵敏度
5.3.2 BP神经网络预测模型效率
5.4 神经网络预测模型的准确性验证
5.4.1 案例样本问卷调查
5.4.2 预测模型准确度检验
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
附录A 源代码
附录B 样本训练数据
附录C 问卷调查表
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于因子-聚类分析的高铁开行方案评价研究[J]. 万广琦,史峰,邓连波. 铁道科学与工程学报. 2017(12)
[2]基于皮尔逊相关系数的电网夏季空调负荷预测研究[J]. 唐伟斌,李涛,邹品晶,曾建平,向仲卿,胡斯佳. 电力需求侧管理. 2017(06)
[3]基于性价比的无线传感器网络能量空洞避免研究[J]. 刘蓉. 电子制作. 2017(22)
[4]基于组合权重及模糊评价的生态工业园指标体系研究[J]. 焦崇哲,包景岭,温娟,冯真真,孙蕊,唐丽丽. 再生资源与循环经济. 2017(10)
[5]碳纤维线电热混凝土道面板温升速率影响因素显著性分析[J]. 张楚杰,许巍,蔡良才,李春鸣. 空军工程大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]从性价比到性能比模式[J]. 吴晓波. 纺织科学研究. 2017(02)
[7]从性价比角度提升评标规则的科学性[J]. 任理庆. 招标采购管理. 2016(10)
[8]因子分析和ELM在模拟电路故障诊断的应用[J]. 邓勇,于晨松. 电子测量与仪器学报. 2016(10)
[9]基于性价比评估的轿车购车决策模型[J]. 陈传灿,郝琭璐. 汽车工业研究. 2016(10)
[10]数据的标准化处理在体育综合评价中的应用辨析[J]. 魏登云. 上海体育学院学报. 2016(04)
博士论文
[1]办公建筑中央空调系统节能运行优化研究[D]. 吴伟伟.重庆大学 2016
[2]面向产品评论的多文档观点文摘研究[D]. 王巍.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于多信息融合的铝合金脉冲GTAW过程焊接缺陷特征提取研究[D]. 张志芬.上海交通大学 2015
[4]企业竞争力评价理论与方法研究[D]. 李卫东.北京交通大学 2007
硕士论文
[1]基于BP神经网络PID算法的多电机同步控制研究[D]. 谢炜.沈阳工业大学 2017
[2]基于因子分析法的汽车行业财务竞争力研究[D]. 杨丽君.中国地质大学(北京) 2017
[3]基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测[D]. 齐璐.西南交通大学 2017
[4]工资理论从斯密、李嘉图到马克思的发展[D]. 徐行.吉林大学 2017
[5]热泵型新能源汽车空调系统设计及实验研究[D]. 黄朝宗.合肥工业大学 2017
[6]基于模糊层次分析法的软件项目风险管理研究[D]. 金一山.天津工业大学 2017
[7]社交网络中代价约束下的影响力竞争问题研究[D]. 刘子雁.山东大学 2016
[8]公共建筑中蓄冷空调系统能效经济性评价与保障体系研究[D]. 吴若飒.清华大学 2015
[9]中央空调节能控制系统的设计与开发[D]. 李晓宇.浙江工业大学 2013
[10]基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用[D]. 杨浩.吉林大学 2013
本文编号：3023695
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：112 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题来源及研究意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 课题研究的背景
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究发展现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文研究的主要思路与研究内容
1.3.1 论文研究的主要思路
1.3.2 论文研究的主要内容
1.3.3 论文研究的主要方法
1.4 本文的章节安排
第2章 机电产品性价比分析理论及空调案例特征分析
2.1 机电产品性价比判断理论概述
2.2 机电产品性价比判断的问题模型
2.2.1 评价指标体系建立问题模型
2.2.2 产品性能评价问题模型
2.2.3 产品性能预测问题模型
2.3 机电产品性价比等级判断问题求解思路
2.3.1 指标体系构建思路概述
2.3.2 产品性价比评价求解思路概述
2.3.3 产品性价比预测问题求解思路概述
2.4 研究案例空调的特征分析
2.4.1 空调产品特征分析
2.4.2 空调产品的特征属性分析
2.5 问题求解模型
2.5.1 问题求解步骤
2.5.2 问题求解路线
2.6 本章小结
第3章 空调产品评价指标体系的建立
3.1 引言
3.2 指标体系的构建原则与研究方法
3.2.1 指标体系构建目的和选取原则
3.2.2 指标体系选取研究现状
3.3 指标体系的聚类分析
3.3.1 指标体系聚类分析概述
3.3.2 指标参数数据的标准化
3.3.3 指标体系聚类分析结果
3.4 指标体系的因子分析
3.4.1 KMO检验和Bartlett检验
3.4.2 指标体系因子分析结果
3.5 评价指标体系的确定与合理性验证
3.5.1 指标体系的筛选
3.5.2 指标体系的信息验证
3.5.3 指标体系的确定
3.6 本章小结
第4章 空调产品性价比等级的判断
4.1 引言
4.2 空调产品性价比等级判断模型概述
4.2.1 性价比等级判断指标权重确定策略
4.2.2 评价指标体系特征层分类
4.3 空调产品性价比评价指标权重的分配
4.3.1 权重向量的确定过程
4.3.2 评价指标模糊一致矩阵的建立
4.3.3 评价指标合理性检验
4.3.4 评价指标体系权重的取值
4.4 空调产品性价比模糊综合评价
4.4.1 模糊综合评价的步骤
4.4.2 模糊关系矩阵R的建立
4.4.3 模糊综合评价结果
4.5 模糊评价结果准确性验证
4.5.1 样本案例的客户调查
4.5.2 模型准确度的检验
4.6 本章小结
第5章 空调产品性价比BP神经网络预测模型
5.1 基于MATLAB的BP神经网络模型设计原则
5.1.1 MATLAB中关于神经网络工具箱
5.1.2 运用MATLAB工具箱设计神经网络的原则和过程
5.2 空调产品性价比预测模型的建立
5.2.1 BP神经网络的设计
5.2.2 空调性价比BP神经网络的训练
5.3 BP神经网络预测模型与模糊评价模型对比
5.3.1 BP神经网络预测模型灵敏度
5.3.2 BP神经网络预测模型效率
5.4 神经网络预测模型的准确性验证
5.4.1 案例样本问卷调查
5.4.2 预测模型准确度检验
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
附录A 源代码
附录B 样本训练数据
附录C 问卷调查表
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于因子-聚类分析的高铁开行方案评价研究[J]. 万广琦,史峰,邓连波. 铁道科学与工程学报. 2017(12)
[2]基于皮尔逊相关系数的电网夏季空调负荷预测研究[J]. 唐伟斌,李涛,邹品晶,曾建平,向仲卿,胡斯佳. 电力需求侧管理. 2017(06)
[3]基于性价比的无线传感器网络能量空洞避免研究[J]. 刘蓉. 电子制作. 2017(22)
[4]基于组合权重及模糊评价的生态工业园指标体系研究[J]. 焦崇哲,包景岭,温娟,冯真真,孙蕊,唐丽丽. 再生资源与循环经济. 2017(10)
[5]碳纤维线电热混凝土道面板温升速率影响因素显著性分析[J]. 张楚杰,许巍,蔡良才,李春鸣. 空军工程大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]从性价比到性能比模式[J]. 吴晓波. 纺织科学研究. 2017(02)
[7]从性价比角度提升评标规则的科学性[J]. 任理庆. 招标采购管理. 2016(10)
[8]因子分析和ELM在模拟电路故障诊断的应用[J]. 邓勇,于晨松. 电子测量与仪器学报. 2016(10)
[9]基于性价比评估的轿车购车决策模型[J]. 陈传灿,郝琭璐. 汽车工业研究. 2016(10)
[10]数据的标准化处理在体育综合评价中的应用辨析[J]. 魏登云. 上海体育学院学报. 2016(04)
博士论文
[1]办公建筑中央空调系统节能运行优化研究[D]. 吴伟伟.重庆大学 2016
[2]面向产品评论的多文档观点文摘研究[D]. 王巍.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于多信息融合的铝合金脉冲GTAW过程焊接缺陷特征提取研究[D]. 张志芬.上海交通大学 2015
[4]企业竞争力评价理论与方法研究[D]. 李卫东.北京交通大学 2007
硕士论文
[1]基于BP神经网络PID算法的多电机同步控制研究[D]. 谢炜.沈阳工业大学 2017
[2]基于因子分析法的汽车行业财务竞争力研究[D]. 杨丽君.中国地质大学(北京) 2017
[3]基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测[D]. 齐璐.西南交通大学 2017
[4]工资理论从斯密、李嘉图到马克思的发展[D]. 徐行.吉林大学 2017
[5]热泵型新能源汽车空调系统设计及实验研究[D]. 黄朝宗.合肥工业大学 2017
[6]基于模糊层次分析法的软件项目风险管理研究[D]. 金一山.天津工业大学 2017
[7]社交网络中代价约束下的影响力竞争问题研究[D]. 刘子雁.山东大学 2016
[8]公共建筑中蓄冷空调系统能效经济性评价与保障体系研究[D]. 吴若飒.清华大学 2015
[9]中央空调节能控制系统的设计与开发[D]. 李晓宇.浙江工业大学 2013
[10]基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用[D]. 杨浩.吉林大学 2013
本文编号：3023695
本文链接：https://www.wllwen.com/jixiegongchenglunwen/3023695.html
