基于OWA算子和可拓云模型的PPP项目绩效评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

PPP 项目因 “周期长（通常 10-30 年）、参与方多（政府、社会资本、公众等）、影响因素复杂（经济、社会、环境、运营多维交织）”，其绩效评价面临两大核心难题：一是指标权重确定难—— 传统主观赋权法（如 AHP）易受专家认知偏差影响，客观赋权法（如熵权法）难以体现指标重要性的有序关联；二是模糊不确定性处理难—— 项目绩效存在 “优、良、中、差” 等模糊等级，且评价过程受 “公众满意度、环境影响程度” 等不确定因素干扰，传统确定性评价方法难以精准刻画。而OWA 算子 - 可拓云模型通过 “OWA 算子实现有序指标的动态加权，可拓云模型处理模糊与不确定性” 的协同机制，为 PPP 项目绩效评价提供了兼具 “主观能动性与客观科学性” 的全新解决方案。

一、PPP 项目绩效评价指标体系构建

遵循 “系统性、可操作性、针对性” 原则，结合《政府和社会资本合作（PPP）项目绩效管理操作指引》，从 “项目决策、建设实施、运营服务、风险控制、可持续发展” 五大维度，筛选 25 项关键指标，形成多层级评价体系：

一级维度	二级指标	三级指标（单位）	指标性质	评价主体
项目决策	决策科学性	可行性研究报告质量（评分）、规划符合度（%）	正向	政府 + 专家
	前期准备	招标流程合规率（%）、合同完备性（评分）	正向	政府 + 第三方机构
建设实施	建设质量	工程验收合格率（%）、质量事故发生率（次）	正向 / 逆向	第三方机构
	进度管控	工期完成率（%）、延期天数（天）	正向 / 逆向	政府 + 社会资本
	成本控制	投资超支率（%）、造价偏离度（%）	逆向	第三方机构
运营服务	服务质量	公众满意度（%）、服务达标率（%）	正向	公众 + 第三方机构
	运营效率	设备利用率（%）、人均服务产出（单位 / 人）	正向	社会资本
风险控制	风险识别	风险识别覆盖率（%）、风险预案完备性（评分）	正向	政府 + 社会资本
	风险应对	风险事件处理及时率（%）、损失挽回率（%）	正向	第三方机构
可持续发展	经济可持续	投资回报率（%）、财政承受能力（评分）	正向	政府 + 专家
	社会可持续	就业带动人数（人）、社区融合度（评分）	正向	公众 + 社区
	环境可持续	污染物排放量（t）、绿色运营占比（%）	逆向 / 正向	环保部门

注：正向指标指数值越大绩效越优，逆向指标需通过 “极值法”“倒数法” 转换为正向指标；评价主体采用 “多源参与” 模式，确保评价客观性。

⛳️ 运行结果

 基于OWA算子和可拓云模型的PPP项目绩效评价 ===

=== OWA算子权重计算过程 ===

专家对C1的打分: [9 8 8.5 8 9 8.5]

排序后的打分: [9 9 8.5 8.5 8 8]

组合数权重向量: [0.0312 0.156 0.312 0.312 0.156 0.0312]

C1的绝对权重: 8.500

一级指标绝对权重: [8.5 7.94 9.41 7.55 6.28]

计算的一级指标相对权重: [0.214 0.2 0.237 0.19 0.158]

论文中的一级指标相对权重: [0.199 0.213 0.237 0.19 0.161]

=== 定性指标云模型数字特征 ===

第一轮: Ex=74.26, En=14.44, He=2.53

第二轮: Ex=72.72, En=6.01, He=2.67

第三轮: Ex=77.00, En=3.31, He=1.50

=== 可拓物元模型计算 ===

二级指标关联度计算完成

一级指标关联度计算完成

整体关联度计算完成

=== 绩效评价结果 ===

整体绩效水平: 较高 (关联度: -0.276)

一级指标绩效水平:

效率性C1: 高 (关联度: -0.259)

经济性C2: 中等 (关联度: -0.275)

效果性C3: 中等 (关联度: -0.170)

公平性C4: 高 (关联度: -0.174)

环保性C5: 中等 (关联度: -0.197)

=== 绩效改进建议 ===

根据分析结果，需要重点改进的方面:

1. 经济性C2 (改进优先级: 1.275)

2. 效率性C1 (改进优先级: 1.259)

3. 环保性C5 (改进优先级: 1.197)

具体改进措施:

1. 经济性(C2): 加强成本控制，优化采购和运营管理

2. 环保性(C5): 提高废弃物回收利用率，加强环保意识培训

3. 效率性(C1): 优化项目进度管理，提高运营维护水平

=== 复现完成 ===

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]纪蕾,郭树荣,丛旭辉,等.基于OWA算子和可拓云模型的PPP项目绩效评价 ——以经营性PPP项目为研究对象[J].计算机工程与应用, 2018, 54(16):7.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0155.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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