本文關(guān)鍵詞：基于AFS理論的管理方法及其應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：預(yù)測與決策是管理科學(xué)中兩大重要的組成部分。近年來,國內(nèi)外的眾多學(xué)者都在致力于這兩類問題的研究,所研究出來的方法已經(jīng)成功地應(yīng)用到工程、經(jīng)濟(jì)、市場分析等實(shí)際領(lǐng)域。本文主要針對具有代表性的預(yù)測方法—時(shí)間序列分析和最常用的決策方法—多屬性決策方法,應(yīng)用Axiomatic Fuzzy Set (AFS)模糊理論對其進(jìn)行分析和改進(jìn),主要做了如下幾個(gè)方面的工作： (1)首先應(yīng)用經(jīng)典的ARIMA乘積季節(jié)模型對上海港的集裝箱吞吐量進(jìn)行預(yù)測。然后,提出了一個(gè)基于AFS理論的模糊時(shí)間序列預(yù)測方法,該方法主要是根據(jù)AFS隸屬度的模糊變化趨勢來預(yù)測模糊時(shí)間序列：①應(yīng)用AFS模糊隸屬函數(shù)計(jì)算出歷史數(shù)據(jù)在每個(gè)模糊集上的隸屬度；②根據(jù)隸屬度來劃分論域并應(yīng)用AFS模糊邏輯將原始數(shù)據(jù)模糊化從而建立模糊關(guān)系；③根據(jù)隸屬度的模糊變化趨勢對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 (2)首先提出了一個(gè)基于AFS理論的綜合多屬性決策方法：①應(yīng)用DEA方法從初始的數(shù)據(jù)集中選擇出一個(gè)最佳的組合；②應(yīng)用AFS模糊描述算法和AHP方法計(jì)算出屬性的權(quán)重值；③應(yīng)用TOPSIS方法將最佳組合中的候選單元做出一個(gè)最終的排序；其次,應(yīng)用AFS理論延伸TOPSIS方法在模糊環(huán)境下的使用,主要是應(yīng)用AFS模糊隸屬函數(shù)將含有語義變量或模糊概念的候選單元轉(zhuǎn)化成其在該模糊概念下的隸屬度值,然后應(yīng)用TOPSIS方法對其隸屬度進(jìn)行運(yùn)算。另外,這兩種方法都根據(jù)AFS模糊描述給出決策結(jié)果一個(gè)明確的語義解釋。 (3)設(shè)計(jì)了一個(gè)基于DEA和AFS聚類算法的網(wǎng)上銀行績效評價(jià)方法。首先通過DEA方法從所有的網(wǎng)上銀行中刪減掉一部分效率較低的；接下來再應(yīng)用AFS聚類算法將剩余的銀行進(jìn)行聚類,并且給出每一類的語義描述。 最后,論文總結(jié)了全部的研究工作,并簡要展望了今后的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列分析 模糊時(shí)間序列分析 多屬性決策 AFS模糊理論 綜合的決策方法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP301.6;C934
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 預(yù)測方法11-15
• 1.1.1 研究背景及意義11-12
• 1.1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.1.3 存在的問題14-15
• 1.2 多屬性決策方法15-18
• 1.2.1 研究背景及意義15
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 存在的問題17-18
• 1.3 本文的主要工作18-19
• 1.4 本文的框架與結(jié)構(gòu)19-21
• 第2章 AFS理論介紹21-33
• 2.1 AFS代數(shù)21-24
• 2.2 AFS結(jié)構(gòu)24-28
• 2.3 基于AFS理論的Zadeh模糊集的隸屬函數(shù)28-30
• 2.4 基于AFS理論的概念的模糊描述算法30-31
• 2.5 基于AFS邏輯的模糊聚類算法31-33
• 第3章 基于AFS理論的預(yù)測方法及其應(yīng)用33-60
• 3.1 基于ARIMA乘積季節(jié)模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測33-44
• 3.1.1 時(shí)間序列分析介紹33-35
• 3.1.2 應(yīng)用ARIMA乘積季節(jié)模型預(yù)測上海港集裝箱吞吐量35-44
• 3.1.3 本節(jié)小結(jié)44
• 3.2 基于AFS理論的模糊時(shí)間序列預(yù)測方法44-60
• 3.2.1 模糊時(shí)間序列分析介紹44-48
• 3.2.2 基于AFS隸屬度變化趨勢的模糊時(shí)間序列預(yù)測方法48-59
• 3.2.3 本節(jié)小結(jié)59-60
• 第4章 基于AFS理論的多屬性決策方法及其應(yīng)用60-100
• 4.1 解決多屬性決策問題方法的概述60-70
• 4.1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法60-64
• 4.1.2 層次分析法64-68
• 4.1.3 逼近于理想解的排序方法68-70
• 4.2 基于AFS理論的綜合的多屬性決策方法70-85
• 4.2.1 應(yīng)用DEA方法做初評價(jià)71
• 4.2.2 AFS理論與AHP方法相結(jié)合確定權(quán)重值71-73
• 4.2.3 應(yīng)用TOPSIS做最終的評價(jià)73
• 4.2.4 實(shí)例分析73-85
• 4.2.5 本節(jié)小結(jié)85
• 4.3 應(yīng)用AFS理論延伸TOPSIS方法在模糊環(huán)境下的使用85-100
• 4.3.1 應(yīng)用AFS理論延伸TOPSIS方法86-87
• 4.3.2 實(shí)例分析87-99
• 4.3.3 本節(jié)小結(jié)99-100
• 第5章 基于DEA和AFS聚類算法的評價(jià)方法及其在銀行業(yè)中的應(yīng)用100-110
• 5.1 應(yīng)用DEA方法計(jì)算效率值101-105
• 5.2 應(yīng)用AFS聚類算法做進(jìn)一步的評價(jià)105-108
• 5.3 本章小結(jié)108-110
• 第6章 結(jié)論110-112
• 6.1 本文研究的主要工作110-111
• 6.2 前景及展望111-112
• 參考文獻(xiàn)112-123
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文123-124
• 致謝124-125
• 作者簡介125

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：312940