一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，具体如下：步骤a.确定主数据评价指标；步骤b.确定候选实体；步骤c.基于评价指标与候选实体，建立层次模型；步骤d.基于选定的k个评价要素，结合专家评估认定的初步评分向量，构建指标评分判别矩阵M

【技术实现步骤摘要】
一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法
本专利技术涉及一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，属于电力数据环境下的主数据识别

技术介绍
实施主数据管理标准体系及策略方法，首要工作是要能从复杂的业务实体中，准确识别出哪些数据作为主数据。对于如何从众多基础业务数据中有效识别出主数据，目前缺乏合理的定量分析流程与有效的方法论指导，没有形成一套完整的主数据识别技术体系。大多数主数据管理案例仍采用经验的方式，主观确定主数据范围，随意性强，准确度差，因此，迫切的需要一种新的方案解决上述技术问题。
技术实现思路
本专利技术基于对已有案例研究分析，结合电力主数据的共性特点，提出一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，识别主数据流程为：首先确定主数据的界定指标；采用综合评价方法确定各指标权重；针对具体行业的业务实体进行评分；依据评分识别出若干业务实体作为最终主数据。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，包括以下步骤：步骤a.确定主数据评价指标。基于数据的共享程度与访问热度等特性，结合电力数据的特点，确定用于主数据筛选的k个指标；步骤b.确定候选实体。将电力企业给定部门若干业务系统间共享的m个数据实体，作为候选实体；步骤c.建立层次结构模型。层次结构模型分为三层，最高层为目标层，即“输出主数据实体”，中间层为步骤a选择的k个指标，最底层为候选实体；步骤d.构造指标判别矩阵。基于k个评价指标的重要程度，专家评估初步评分，获得指标初步评分向量Xevl，对任意两个指标评分比较，获得指标评分判别矩阵Mevl；步骤e.检验指标评分判别矩阵一致性，求解Mevl最大特征值对应的特征向量，处理后获得指标权重向量WAHP。对Mevl进行一致性检验，比较一致性比率CR与阈值threshold，若CR>threshold，需要调整专家评分；否则，计算判别矩阵的最大特征根对应的特征向量，基于特征向量计算指标权重向量，记为WAHP；步骤f.获取实体评分矩阵。分别对m个实体在k个指标评估分数，构成实体评分矩阵Mscore；步骤g.基于Mscore计算各指标的均分与信息熵，基于均分与信息熵计算指标权重向量。基于Mscore分别计算每一个指标的均分与信息熵，基于各指标的均分与信息熵计算指标权重向量，记为Wen；步骤h.通过加权法计算最终指标权重W。步骤i.基于实体评分矩阵Mscore，通过最终指标权重W进行修正，计算各实体的总评分，根据总评分排序，选取评分较高的若干实体作为主数据实体。本专利技术提供一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，基于层次分析法与熵权法分别计算指标权重向量，加权处理获得最终指标权重向量，通过量化方式挑选电力企业主数据，为主数据的共享与管理提供指导。其中，步骤a确定的k个指标至少包括：共享性、独立性、基础性、生命周期、价值等指标，可结合企业实际需求添加其它指标。步骤c的层次结构模型总体分为三层：最高层为目标层，描述模型所解决的问题；中间层为指标层，描述参与实体评价的指标体系；最底层为实体层，描述候选实体集合；相邻层次之间存在依赖关系，指标层对实体层的所有候选实体评分，目标层综合指标层的评分选择合适的实体输出。步骤d指标初步评分向量Xevl的格式为Xevl＝{x1,x2,…,xk}，其中xi(0<i≤k)表示第i个指标的评分；指标评分判别矩阵Mevl的元素计算公式为aij＝xi/xj，格式如下：步骤e中一致性比率CR的计算公式如下：其中一致性指标CI的计算方法如下，λmax为Mevl的最大特征值：RI通过查表获得，常用平均随机一致性指标RI标准值如下表：threshold取值范围是[0.05,0.5]，通常设置为0.1。若通过一致性校验，则获取λmax对应的特征向量{d1,d2,…,dk}，处理后获得指标权重向量WAHP，步骤g，计算每个指标在所有实体评分的均分，第i个指标的均分记为ai；第i个指标下第j个实体的分数为xij，xij所占比重为第i个指标的信息熵计算方法为对k个指标的均分与信息熵处理之后获得指标权重向量Wen，步骤h，设置参数α，计算最终权重向量W＝αWAHP+(1-α)Wen，α∈[0.3,0.7]。步骤i，假设Mscore中实体j的评分向量为Vscore＝{x1j,x2j,…,xkj}，其中xij表示实体j在指标i的评分；基于最终权重向量W对Vscore修正，V′score＝Vscore·W；实体j的最终评分相对于现有技术，本专利技术的优点如下：该方案综合了层次分析法与熵权法的优点，以客观的方式确定指标体系权重向量。层次分析法允许专家首先对指标评分，根据指标评分判别矩阵检验一致性，获取指标权重向量；熵权法首先对候选实体集合在所有指标评分，根据评分离散程度决定指标的权重。层次分析法通过一致性校验的方法降低了专家评分主观性，熵权法从实体评分离散程度的角度确定指标权重，更加客观。综合两种方法，能够获得可靠的指标体系权重向量。基于层次分析法与熵权法获得的指标权重向量，计算实体评分的加权总分，能够准确地识别电力企业主数据实体。附图说明图1为本专利技术整体流程示意图；图2为建立的层次结构模型示意图。具体实施方式以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。实施例1：本专利技术为电力企业管理数据需要，识别具有高共享、高独立、基础、生命周期长、高价值等特性的主数据实体，采用一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，包括以下步骤：步骤一，确定主数据评价指标与候选实体，建立层次结构模型。基于数据的共享程度与访问热度等特性，结合电力数据的特点，确定用于主数据筛选的k个指标，至少包括：共享性、独立性、基础性、生命周期、价值，可结合企业实际需求添加其它指标(例如访问热度、结构复杂性等)；从电力企业现有部门的共享数据中挑选最具有可能成为主数据的m个实体，作为候选实体；建立层次结构模型。层次结构模型分为三层，最高层为目标层，即“输出主数据实体”，中间层为步骤a选择的k个指标，最底层为候选实体。例如选择6个指标，分别是共享性、独立性、基础性、生命周期、使用频率、价值，选择4个候选实体，分别是t1，t2，t3，t4。步骤二、构造指标判别矩阵。基于k个评价指标的重要程度，专家评估初步评分，获得指标初步评分向量Xevl，对任意两个指标评分比较，获得指标评分判别矩阵Mevl；例如对步骤一选择的6个指标，专家给出初步评分向量Xevl如下：对应的指标评分判别矩阵Mevl如下：步骤三、检验指标评分判别矩阵一致性，求解Mevl最大特征值对应的特征向量，处理后获得指标权重向量WAHP。对Mevl进行一致性检验，比较一致性比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/n步骤a、确定主数据评价指标。基于数据的共享程度与访问热度等特性，结合电力数据的特点，确定用于主数据筛选的k个指标(k>0，k为整数)；/n步骤b、确定候选实体，将电力企业给定部门若干业务系统间共享的m个数据实体(m>1，m为整数)，作为候选实体；/n步骤c、建立层次结构模型；层次结构模型分为三层，最高层为目标层，即“输出主数据实体”，中间层为步骤a选择的k个指标，最底层为候选实体；/n步骤d、构造指标判别矩阵，基于k个评价指标的重要程度，专家评估初步评分，获得指标初步评分向量X

【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤a、确定主数据评价指标。基于数据的共享程度与访问热度等特性，结合电力数据的特点，确定用于主数据筛选的k个指标(k>0，k为整数)；
步骤b、确定候选实体，将电力企业给定部门若干业务系统间共享的m个数据实体(m>1，m为整数)，作为候选实体；
步骤c、建立层次结构模型；层次结构模型分为三层，最高层为目标层，即“输出主数据实体”，中间层为步骤a选择的k个指标，最底层为候选实体；
步骤d、构造指标判别矩阵，基于k个评价指标的重要程度，专家评估初步评分，获得指标初步评分向量Xevl，对任意两个指标评分比较，获得指标评分判别矩阵Mevl；
步骤e、检验指标评分判别矩阵一致性，求解Mevl最大特征值对应的特征向量，处理后获得指标权重向量WAHP。对Mevl进行一致性检验，比较一致性比率CR与阈值threshold，若CR>threshold，需要调整专家评分；否则，计算判别矩阵的最大特征根对应的特征向量，基于特征向量计算指标权重向量，记为WAHP；
步骤f、获取实体评分矩阵；分别对m个实体在k个指标评估分数，构成实体评分矩阵Mscore；
步骤g、基于Mscore计算各指标的均分与信息熵，基于均分与信息熵计算指标权重向量；基于Mscore分别计算每一个指标的均分与信息熵，基于各指标的均分与信息熵计算指标权重向量，记为Wen；
步骤h、通过加权法计算最终指标权重W；
步骤i、基于实体评分矩阵Mscore，通过最终指标权重W进行修正，计算各实体的总评分，根据总评分排序，选取评分较高的若干实体作为主数据实体。


2.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，其特征在于：步骤a确定的k个指标至少包括：共享性、独立性、基础性、生命周期、价值等指标，可结合企业实际需求添加其它指标。


3.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和熵权法的电力企业主数据识别方法，其特征在于：步骤c建立的层次结构模型总体分为三层：最高层为目标层，描述模型所解决的问题；中间层为指...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢林枫，王超迁，倪巍伟，李昆明，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32