基于FAHP-CEEMDAN模型对港口企业D&A系统进行评估论文

　　摘要：本文主要研究了如何评估港口企业实力，帮助企业实现经济效益成熟度测评。目前，许多港口企业已经建立了D&A系统。本文通过建立系统指标的成熟度测量模型(FAHP-CEEMDAN)，借助数据资源评估港口企业的D&A系统。

 

　　关键词：港口企业；D&A系统；FAHP-CEEMDAN模型

 

 

　　近年来，港口运输行业产业链、供应链的数字化、智能化发展迅速，叠加全球新冠肺炎疫情影响，对港口企业在数据资源方面的整合和集成能力提出了更高要求。智慧港口作为现代港口的转型方向，主要向运营更智能、数据应用更便利、人员系统更协同的方向发展。

 

 

 

　　对于港口多指标评价的方法主要集中在数据包络分析(DEA)法、随机前沿分析(SFA)法、传统主成分分析法(PCA)、层次分析法(AHP)等。在港口效率多指标评价方面，徐维祥和许言庆(2018)将因子分析法和拓展的哈夫模型结合，从港口自身内部条件、港口城市和外贸环境等方面选取13个一级指标对我国沿海港口综合实力进行评价；艾亚钊和周坤晓(2015)选取码头长度、龙门吊数量等5个指标，通过面板数据分析对集装箱港口效率评价。本文提出基于专家评分构建模糊层次分析，结合CEEMDAN法消除专家评分中主观因素的影响，求取最终指标权重值，构建港口D&A系统成熟度综合评价体系

 

 

　　本文基础模型选用层次分析法(AHP)，将决策过程分解成目标层、准则层和指标层，依据专家打分对D&A系统水平的指标成熟度进行综合评价。传统的AHP模型中专家打分通过点值比较构造两两判断矩阵，评价准确度受到固有的主观不确定性、人的判断模糊性影响，且只考虑了判断的极端二值情况。实际中专家们往往会给出一些模糊量，或用多区间判断、三值判断等方法进行打分。本文对传统AHP模型进行改进，选择模糊层次分析法，建立模糊评价综合模型。
 

 

　　(一)FAHP-CEEMDAN

 

　　论域：指所要讨论的对象中包含同类事物的对象的总和，由该部分对象所构成的集合，集合非空。模糊数集A：对任意，x以某种程度属于集合A。隶属函数：设如果存在，则称为的隶属度，为A的隶属度函数。

 

　　本文引入三角模糊数，利用三角模糊数标度代替传统AHP中的“1~9”标度来确定指标的初始权重。

 

　　对应隶属度函数

 

　　其中对模糊集隶属度为1时，取中间值m，表示x完全属于M，和表示的下界和上界值。

 

　　对指标进行两两比较，构造模糊判断矩阵。评价指标间的相对权重时采取三角模糊数标度。根据张振刚等(2019)选择三角模糊数评估标度。

 

　　改进集合经验模态分解将非平稳的信号分解为有限函数的和。CEEMDAN法向原信号中多次加入高斯白噪声，通过EMD分解得到唯一余项剔除主观成分。

 

　　步骤1：向待处理序列添加n次白噪声，形成n组新的信息序列。

 

　　步骤2：进行EMD分解，找出序列的所有极大值、极小值点并将其用样条函数插值成为原数列的上下包络线并由此求得平均包络线数列，将原数列减去后得到低频数据的新数列，直到得到第一个IMF分量并取均值，记为。。

 

　　步骤3：重复步骤2多次，设为经过EMD分解后的第j个IMF分量。对于k=2，3，…，n，类比上述计算第k个残余分量为：，第k个IMF分量为：。

 

　　步骤4：重复上述步骤直到不能从中提取满足IMF条件分量时循环结束，最终的信号余项为：。

 

　　模型假定专家数量不少于10人且为该领域水平相近的专家，并满足复杂大群体特征，评价结果的统计具备有效性。由于评价体系的评价人面临社会环境和历史经验等个体性差异，专家判断往往具有不同程度的偏好。专家们根据自身偏好给出的指标初始权重值，用FAHP方法求得非平稳的指标权重值数值序列，作为初始序列，再用CEEMDAN方法求得分解余项，获得信息序列的平稳客观趋势信息。

 

　　(二)基于FAHP-CEEMDAN的指标权重确定

 

　　将趋势序列求几何平均值作为指标的权重，分别求出m个指标的残差分量信息序列，将趋势序列求几何平均值，作为指标的权重。逐层获得最终专家得分后，求得平稳客观趋势信息记为。根据值大小匹配评估标准表判断D&A系统成熟度。
 

 

 

　　(三)相关指标及实证评估结果

 

　　本文指标构建方面，第一准则层包括员工、技术、流程，第二层员工下设置岗位绩效、基本能力、工作态度，技术下设置技术能力、技术成本、技术未来发展，数据下设置数据源、数据储存、数据管理、数据使用，第三层细分准则如表3所示。

 

　　本文采取随机模拟专家打分，计算得到指标权重值结果、CEEMDAN分解结果，根据最终成熟度值，判断研发体系的成熟度标度类别。由模拟一个专家打分得到一组数据，和CEEMDAN方法得到的数据进行比较，可以发现针对各个指标CEEMDAN方法得到的数据相比于专家打分所得平缓，更接近客观赋值，可以减弱主观偏好的影响。而这个现象将在专家人数增加时变得更加明显。

 

　　为验证模型效果，本文进一步模拟10位专家对33个指标进行三角模糊打分，并用FAHP-CEEMDAN模型进行综合评价。

 

　　专家评分权重围绕CEEMDAN方法得到的最终数据上下波动，这表明FAPH-CEEMDAN方法对消除专家主观个人偏好有很明显的效果，各个专家对指标的客观评价趋近于一条波动不太大的平稳曲线。因此，用FAPH-CEEMDAN方法可以推断出去除主观个人偏好及评价偏差的无干扰结果，残余量则反映着专家的主观偏好，可以视为噪声。相比于原始个人权重，权重序列明显平稳，模型效果显著。成熟度指标值介于0.09和0.11间，小于0.25，可判定模拟系统成熟度极低，公司需要优化。

 

 

　　本文通过构建评估D&A系统成熟度的33个指标，并随机模拟专家打分验证FAHP-CEEMDAN模型。根据结果，FAHP-CEEMDAN模型在涵盖评价的模糊性、剔除主观影响因素上具有很好的效果。随着经济复苏，港口将面对更加复杂的货物运输、装载卸载，如果能够充分使用人员、技术、流程，最大程度发挥D&A系统的能力，挖掘数据资产价值，便可以提升公司效率，为公司带来更多的经济利益。

 

 

　　[1]徐维祥，许言庆.我国沿海港口综合实力评价与主要港口腹地空间的演变[J].经济地理，2018，38(5)：26-35.

 

　　[2]艾亚钊，周坤晓.基于随机前沿分析(SFA)法的集装箱港口效率分析[J].上海海事大学学报，2015，36(2)：31-35.