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    基于粒子濾波算法的智慧社區(qū)信息化服務(wù)績效評價

    2018-03-31 12:22:42熊炳忠
    電腦知識與技術(shù) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:粒子濾波智慧社區(qū)績效評價

    熊炳忠

    摘要:由于現(xiàn)行績效評價的層次分析法易受主觀因素影響與模糊綜合評價法隸屬函數(shù)選取具有主觀隨意性的不足,提出基于粒子濾波算法的績效評價方法。根據(jù)智慧社區(qū)建設(shè)績效評價指標體系,利用浙北地區(qū)若干試點智慧社區(qū)的信息化服務(wù)統(tǒng)計調(diào)查數(shù)據(jù),對比分析基于粒子濾波方法與模糊層次綜合評價法對智慧社區(qū)信息化服務(wù)績效評價的結(jié)果,表明基于粒子濾波算法的績效評價是有效的且具有更優(yōu)的客觀準確性。

    關(guān)鍵詞:智慧社區(qū);信息化服務(wù);粒子濾波;績效評價

    中圖分類號:F224.9 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2018)06-0167-03

    作為城市細胞的社區(qū),是居民生存和發(fā)展的載體。隨著我國社會、經(jīng)濟、科技等各個方面的快速發(fā)展,社區(qū)居民對便捷、高效以及智能的社區(qū)服務(wù)需求與日俱增,以智慧系統(tǒng)為核心,移動終端、微信平臺為抓手,依托先進的信息化技術(shù)為居民提供方便、快捷且精準服務(wù)的智慧社區(qū)理念應(yīng)運而生,這是信息化時代背景下社會管理模式發(fā)展創(chuàng)新的必然要求。關(guān)于智慧社區(qū)的概念,中華人民共和國住房與城鄉(xiāng)建設(shè)部于2014年5月編制的《智慧社區(qū)建設(shè)指南(試行)》中闡釋為:綜合運用云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù),整合區(qū)域內(nèi)相關(guān)各方資源,依托信息環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施,支撐于信息服務(wù)平臺,為社區(qū)居民提供溫馨、安全、便捷、高效的現(xiàn)代化、智慧化的社區(qū)生活環(huán)境。當前,各地紛紛進行智慧社區(qū)的試點建設(shè)工作,為即將到來的大規(guī)模智慧社區(qū)建設(shè)工作做好充分準備。

    對于智慧社區(qū)建設(shè)中首當其沖的當然是信息化建設(shè)水平,社區(qū)的信息化已經(jīng)被提高到戰(zhàn)略的高度。利用量化的科學(xué)評測體系,對新時期的各類型居民社區(qū)在各個方面建設(shè)績效進行科學(xué)有效的評估評價,為引導(dǎo)、規(guī)劃、建設(shè)好居民社區(qū)等課題,已經(jīng)引起國內(nèi)有關(guān)部門、專家學(xué)者的高度重視。王素俠、朱芳霞等綜合層次分析法與模糊綜合評價方法對新型城鎮(zhèn)化社區(qū)治理績效進行測度。武建軍等利用模糊層次分析法對現(xiàn)代社區(qū)的信息化水平進行評價探究。鄒凱等采用多層次灰色評價評價方法對社區(qū)信息化績效進行綜合評價研究。對社區(qū)安全管理模式選擇上張立華等采用模糊綜合評價進行研究分析。眾所周知,綜合定性與定量分析的層次分析法在解決約束因素較少問題的評價誤差較小,可靠度較高,但對于社區(qū)治理建設(shè)中的社區(qū)信息服務(wù)這樣的約束因素眾多、層次規(guī)模較大的績效評價問題,其判斷矩陣一般都難以滿足一致性要求。由于較少使用定量數(shù)據(jù),而更多關(guān)注定性成,層次分析方法下的分析結(jié)果難以令人信服。模糊綜合評價方法又是另一種人們經(jīng)常使用的績效評價方法,該方法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度原理,轉(zhuǎn)化定性評價問題為定量評價,其具有系繞性強,結(jié)果清晰,能較好解決模糊的、難以量化的問題,但是由于人們對事物認識具有局限性,當前,對隸屬函數(shù)的確定還沒有行之有效的系統(tǒng)方法,使得模糊綜合評價方法常常具有隨意性。模糊綜合評價方法還存在不能解決評價指標之間的相關(guān)性所造成評價信息重復(fù)利用問題的不足。針對層次分析方法與模糊綜合評價法在社區(qū)治理、智慧社區(qū)信息化服務(wù)績效評價中存在的不足,本文提出基于粒子濾波算法的智慧社區(qū)信息服務(wù)績效評價方法。該評價方法依據(jù)粒子濾波算法原理,選取各個待評估智慧社區(qū)的指標最優(yōu)值作為高斯抽樣變量,進行迭代,求取各個評估指標下的智慧社區(qū)評估得分值,使得績效評價結(jié)果更加具有科學(xué)性、公平性與準確性。通過對比分析多種方法下的智慧社區(qū)信息化服務(wù)績效評價結(jié)果,發(fā)現(xiàn)基于粒子濾波算法的績效評價方法的有效性,同時也為將該方法應(yīng)用于解決其他類似的績效評價問題提供借鑒與參考。

    1粒子濾波算法原理

    2粒子濾波方法績效評價方案

    績效評價問題屬于非線性系統(tǒng)的多個約束條件、多個目標的決策問題。基于粒子濾波算法的序列重要性再抽樣獲得系統(tǒng)的狀態(tài)后驗概率的基本思想,選取各項指標中的最優(yōu)值為正態(tài)抽樣變量,進行粒子、權(quán)重的迭代,求解出某個指標下某社區(qū)的績效評估值來實現(xiàn)粒子濾波算法的績效評價。

    2.1確定評價指標的權(quán)重

    如何確定評價指標的權(quán)重,已有文獻的做法主要是基于判斷矩陣。該方法根據(jù)各指標的重要性程度構(gòu)造它們的可以相互比較的矩陣,這個矩陣稱為判斷矩陣,然后根據(jù)這個矩陣計算出其最大特征值的特征向量,作為各指標的相應(yīng)權(quán)重,這里要注意的是判斷矩陣是否符合一致性要求,一般設(shè)置一致性的臨界值為0.1,若大于0.1,就要重新調(diào)整矩陣各參數(shù),直至使得矩陣達到一致性的要求。

    2.2粒子濾波算法績效評價過程

    3實際案例評價分析

    3.1智慧社區(qū)信息化績效評價指標的選取

    以《智慧社區(qū)建設(shè)指南(試行)》中所列出的關(guān)于智慧社區(qū)的評價指標體系為主要依據(jù),借鑒《社區(qū)信息服務(wù)滿意度評價》中所列出的指標體系內(nèi)容,參照已有文獻中有關(guān)信息服務(wù)列出的指標,結(jié)合國內(nèi)當前互聯(lián)網(wǎng)+智慧社區(qū)的建設(shè)實際狀況得到智慧社區(qū)信息化服務(wù)的績效評價指標體系,選取6個作為評價的一級指標,23個作為評價的二級指標,詳細內(nèi)容見表1.

    (注:一級指標、二級指標里的第一個數(shù)據(jù)為由判斷矩陣計算得到的權(quán)重,二級指標里第二個數(shù)據(jù)為該指標下的最優(yōu)值,第三個數(shù)據(jù)是該指標下6個社區(qū)的標準差)

    3.2數(shù)據(jù)收集與處理

    選取浙北地區(qū)6個試點建設(shè)的智慧社區(qū),向每個社區(qū)的居民隨機發(fā)放120份調(diào)查社區(qū)信息化服務(wù)的狀況要求他們按照評價體系中的二級指標逐項打分,分值范圍為0至100分,調(diào)查問卷收回數(shù)量依次為,101份、112份、115份、99份、108份與113份。按照每項評價指標算出各社區(qū)各項指標的平均分,匯總6個社區(qū)的各項指標平均分中的最大值與得到每一項指標數(shù)據(jù)的標準差等數(shù)據(jù)見表1.根據(jù)該片區(qū)域智慧社區(qū)信息化服務(wù)總體建設(shè)水平,按照德爾菲方法,將表1中的一級、二級評價指標分層提交給本領(lǐng)域內(nèi)的專家,進行指標間的重要性程度判定,按照1—9分比例標度給出判斷矩陣見表2.根據(jù)判斷矩陣,經(jīng)計算得到判斷矩陣的最大特征值為6.14,其對應(yīng)正則化特征向量w=(0.317,0.269,0.121,0.156,0.088,0.0495),依據(jù)層次分析法理論可知,向量塒為一級評價指標的相對重要的排序數(shù),即權(quán)重經(jīng)計算得到隨機一致性比例CR=CI/RI=0.027<0.1,說明其對應(yīng)的判斷矩陣具有滿意的一致性。

    3.3基于粒子濾波算法的智慧社區(qū)信息化服務(wù)評價

    根據(jù)表1中各項二級評價指標中的最優(yōu)值和標準差,運行粒子濾波算法得到每個社區(qū)在每一項二級評價指標下的得分,然后根據(jù)層次分析法將各項得分與各二級指標的權(quán)重相乘相加獲得每一社區(qū)的各個一級指標得分,再與各個一級指標對應(yīng)權(quán)重相乘后相加獲得第一個至第六個智慧社區(qū)信息化服務(wù)的綜合評價得分值分別為:82.39,81.28,84.93,80.63,79.48,77.16,由此得到第3個智慧社區(qū)的信息化服務(wù)測度分值最高。

    3.4智慧社區(qū)信息化服務(wù)的層次分析法的綜合模糊評價

    模糊綜合評價是利用模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度原理,將受多種因素制約的事物對象的定性分析轉(zhuǎn)為量化值后的一個總體評價。該方法系統(tǒng)性好,結(jié)果較為清晰,一般能較好解決模糊的、難以量化的問題,適合解決針對非確定性問題。在評價智慧社區(qū)信息化服務(wù)中,操作步驟如下:第一步,確定權(quán)重。文中權(quán)重的選擇方法與粒子濾波方法評價相同,利用層次分析法求得;第二步,計算二級評價指標的調(diào)整平均得分。利用各個試點智慧社區(qū)的調(diào)查問卷數(shù)據(jù),找到每個二級指標下的最高評分Maxij(i表示第i個社區(qū),j表示第j個二級指標),算出每個二級指標下的平均得分Aveq(i表示第i個社區(qū),j表示第j個二級指標),算出每個二級指標的調(diào)整后的評價得分AAveij=100×Aveij/Maxij;第三步,計算綜合得分,將每個二級評價指標的權(quán)重與調(diào)整后評價得分相乘后相加得到每個一級評價指標的綜合得分,再依次與相應(yīng)的一級評價指標權(quán)重相乘后便可算得每個社區(qū)的最終綜合評價得分87.46,86.21,91.13,85.73,84.98,82.39。由此可見,第3個智慧社區(qū)的信息化服務(wù)測度分值最高。

    3.5兩種績效評價方法的對比分析

    粒子濾波評價方法除定性量化指標權(quán)重外以原始數(shù)據(jù)為基準直接進行抽樣迭代給出評價,不需要專家對量化數(shù)據(jù)變換,能減少主觀意見對評價的影響,相比較層次分析法具有較高的客觀性。從模糊綜合評價方法來看,其隸屬函數(shù)選取上會受到評價指標的最優(yōu)值所干擾,粒子濾波評價方法不使用隸屬函數(shù),能克服模糊綜合評價可能存在波動性的不足。在粒子濾波評價中,粒子迭代所選的高斯分布的標準差是綜合了所有待評價社區(qū)的觀測數(shù)據(jù),故由該方法給出的評價結(jié)果會更加公平與合理。

    4結(jié)束語

    社區(qū)信息化已經(jīng)成為智慧社區(qū)、智慧城市乃至全社會信息化的基礎(chǔ),積極推進社區(qū)的信息化服務(wù)建設(shè),能提高社區(qū)的各種基礎(chǔ)設(shè)施的集約化與智能化水平,促進各種政務(wù)信息的共享,降低行政管理成本,促進社區(qū)管理的現(xiàn)代化,提高社區(qū)治理效率。本文通過實地調(diào)研試點建設(shè)的智慧社區(qū),結(jié)合智慧社區(qū)的評價指標體系制定其信息化服務(wù)的評價指標,基于粒子濾波方法來對社區(qū)信息化服務(wù)給出績效評價分析,并與基于模糊層次分析綜合評價法的評價結(jié)果進行對比分析,得到基于粒子濾波評價方法能更加客觀準確表達出各項評價指標下的社區(qū)信息化建設(shè)的差異值,該方法能為社區(qū)管理者、各相關(guān)部門提供現(xiàn)代社區(qū)信息化建設(shè)與治理提供科學(xué)、公平、公正的參考建議,具有較高的研究與應(yīng)用價值。

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