基于多维度的企业招商评价方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及企业评价技术领域，具体提供了一种基于多维度的企业招商评价方法及系统，所述模型包括：获取评价指标；基于评价指标生成比较矩阵A＝(a

【技术实现步骤摘要】
基于多维度的企业招商评价方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及企业评价
，尤其涉及一种基于多维度的企业招商评价方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，招商引资缺乏一个较为客观的评价标准，无法准确评估项目的成败以及实际的效益情况。
[0003]虽然在一些地方对于招商引资的评价标准开展了探索，但实际上仍存在考核结果失真等问题。因此，本申请提出了一种基于多维度的企业招商评价方法、系统、设备及存储介质。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多维度的企业招商评价方法、系统、设备及存储介质，以解决目前的企业招商评价方法存在着考核结果失真的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于多维度的企业招商评价方法，包括以下步骤：
[0007]获取评价指标；
[0008]基于评价指标生成比较矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
，其中，a
ij
为第i个评价指标相对于第j个评价指标的重要性量化值；
[0009]基于比较矩阵计算各评价指标的权重并输出。
[0010]进一步的，所述比较矩阵A＝(a
ij
)
m
×
m
的生成方法包括以下步骤:
[0011]获取第一评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值a
11
、a
12
、
…
、a
1n
；
[0012]获取第二评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值a
21
、a
22
、
…
、a
2n
；
[0013]直至完全获取各评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值；
[0014]基于所获取的重要性量化值生成矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
；
[0015][0016]进一步的，所述a
ij
值由重要性量化值赋值表得出：
[0017]表1重要性量化值赋值表
[0018]第i个评价指标比第j个评价指标重要性量化值同等重要1
稍微重要3比较重要5强烈重要7极端重要9两相邻判断的中间值2、4、6、8倒数a
ij
＝1/a
ji
。
[0019]进一步的，基于比较矩阵计算各评价指标的权重的方法包括以下步骤：
[0020]基于公式(1)转化矩阵A，生成矩阵M；
[0021][0022]基于矩阵M和公式(2)获取各评价指标的权重，；
[0023]其中，公式(1)为：
[0024][0025]M
ij
为矩阵M中第i行和第j列的元素，a
ij
为矩阵A中第i行和第j列的元素；
[0026]公式(2)为：
[0027][0028]ω
i
为矩阵M中第i行元素的平均值，即第i个评价指标的权重。
[0029]进一步的，在输出各评价指标的权重时还包括以下步骤：
[0030]基于公式(3)构建判断矩阵B＝(b
ij
)，其中，矩阵B的元素b
ij
根据公式(3)计算；
[0031]b
ij
＝M
ij
×
ω
i
，
ꢀꢀ
公式(3)；
[0032]M
ij
为矩阵M的元素，ω
i
为矩阵M中第i行元素的平均值；
[0033]获取矩阵B的检验系数，若检验系数小于阈值，则该判断矩阵通过一致性检验，输出各评价指标的权重；若检验系数大于小于阈值，则判断矩阵不满足一致性检验，输出告警信息。
[0034]进一步的，获取矩阵B的检验系数的具体系数包括：
[0035]基于公式(4)获取矩阵B的最大特征向量：
[0036][0037]其中，n为矩阵B的阶数；λ
max
为矩阵B的最大特征向量；ω
i
为第i个评价指标的权重；
[0038]基于最大特征向量和公式(5)获取一致性指标CI；
[0039][0040]基于表2获取随机一致性指标RI；
[0041]表2随机一致性指标RI
[0042][0043]基于公式(6)，获取检验系数CR；
[0044][0045]其中，CR为检验系数，CI为一致性指标，RI为随机一致性指标。
[0046]进一步的，所述阈值为0.1。
[0047]进一步的，还包括以下步骤：
[0048]获取各评价指标的子指标；
[0049]计算子指标在各评价指标下的权重；
[0050]基于各招商企业的资料获取各子指标的赋值；
[0051]基于子指标的赋值、各子指标的权重以及各评价指标的权重获取各招商企业的评价分数。
[0052]本专利技术还公开了一种基于多维度的企业招商评价系统，包括：
[0053]获取单元，用于获取评价指标以及第i个评价指标相对于第j个评价指标的重要性量化值；
[0054]矩阵生成单元，用于生成矩阵；
[0055]计算单元，用于计算各评价指标的权重。
[0056]本专利技术还公开了一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器，所述处理器在执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任意一项所述的基于多维度的企业招商评价方法。
[0057]一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的基于多维度的企业招商评价方法的步骤。
[0058]综上所述，本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果：
[0059]本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价方法基于用户设置的评价指标以及各评价指标的重要性生成比较矩阵，并对比较矩阵进行计算，得到各评价指标的权重，基于各评价指标的权重指导用户进行企业招商评价，相对于现有技术，本专利技术能够提高考核结果的准确性。
附图说明
[0060]图1为本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价系统的应用环境图。
[0061]图2为本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价方法的流程框图。
[0062]图3为本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价方法其中一个子程序的流程框图。
[0063]图4为本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价方法另一个子程序的流程框图。
[0064]图5为本专利技术公开的基于多维度的企业招商评价系统的流程框图。
具体实施方式
[006本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维度的企业招商评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取评价指标；基于评价指标生成比较矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
，其中，a
ij
为第i个评价指标相对于第j个评价指标的重要性量化值；基于比较矩阵计算各评价指标的权重并输出。2.根据权利要求1所述的基于多维度的企业招商评价方法，其特征在于，所述比较矩阵A＝(a
ij
)
m
×
m
的生成方法包括以下步骤:获取第一评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值a
11
、a
12
、
…
、a
1n
；获取第二评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值a
21
、a
22
、
…
、a
2n
；直至完全获取各评价指标与第一评价指标、第二评价指标、
…
、第n个评价指标的重要性量化值；基于所获取的重要性量化值生成矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
；3.根据权利要求2所述的基于多维度的企业招商评价方法，其特征在于，所述a
ij
值由重要性量化值赋值表得出：表1 重要性量化值赋值表第i个评价指标比第j个评价指标重要性量化值同等重要1稍微重要3比较重要5强烈重要7极端重要9两相邻判断的中间值2、4、6、8倒数a
ij
＝1/a
ji
。4.根据权利要求3所述的基于多维度的企业招商评价方法，其特征在于，基于比较矩阵计算各评价指标的权重的方法包括以下步骤：基于公式(1)转化矩阵A，生成矩阵M；基于矩阵M和公式(2)获取各评价指标的权重，；其中，公式(1)为：
M
ij
为矩阵M中第i行和第j列的元素，a
ij
为矩阵A中第i行和第j列的元素；公式(2)为：ω
i
为矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊光辉，王泽宁，林伟豪，
申请(专利权)人：上海辉略企业发展集团有限公司，
类型：发明
国别省市：