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标题 基于数据挖掘的贵州省生鲜农产品销售模式研究
范文

    龙尚银 赵琼 王边 孙国营

    

    

    

    摘要:以贵州省生鲜农产品销售模式的原始数据为挖掘对象,通过熵值法和标准差贡献率法计算各销售模式评价指标的权重,通过VIKOR法并分别结合熵值法以及标准差贡献率法求出的权重计算各模式的综合排名,最终得到适合贵州生鲜农产品销售的模式。

    关键词:贵州省生鲜农产品;销售模式;权重;VIKOR

    中图分类号:TP311文献标识码:A

    文章编号:1009-3044(2020)19-0224-02

    开放科学(资源服务)标识码(OSID):

    1 构建贵州省生鲜农产品评价指标体系

    生鲜农产品销售模式相关的评价指标有很多,为了能够更加科学、准确、合理地进行评价,在翻阅大量相关文献的基础上,从经济因素、资源因素以及技术因素四个层面,并选取人均GDP、种植周期以及种植成本等9个和生鲜农产品销售模式密切相关的指标,构建生鲜农产品销售模式评价指标体系,如表1所示:

    2 数据标准化处理

    选取m个贵州省生鲜农产品销售模式,每一个销售模式选取n个评价指标,把这些数据构建成初始矩阵,如式(1)所示:

    4 评价算法-VIKOR

    VIKOR是一种具有主观控制能力的评价算法,在评价的过程中除了可以通过对所有的评价指标进行统一处理获取评价结果外,还可以根据自己的主观意愿控制某些评价指标的影响,获取更加合理的评价结果。其评价过程如下:依次确定各评价指标的最差解及最优解;对不同的行政区进行评估,获取其评估值;计算最优解和各行政区的评估值之间的距离,根据计算结果排序。一般选用LP-metric函数计算最优解和各行政区的评估值之间的距离,具体计算方法如式(10)所示:

    其中,v是决策机制系数[11]。如果v= 0.5表示计算的过程中会兼顾整体和单一指标的影響;如果v< 0.5表示计算的过程中会更多的考虑单一指标的影响;如果v> 0.5表示计算的过程中会更多的考虑整体的影响,本文v取0.8。

    最后,根据Si、Ri和Qi对各行政区进行排序,其中,结果越小,该销售模式越好。

    5 实例分析

    本文选取贵州省5种生鲜农产品的销售模式,构建贵州省生鲜农产品销售模式数据表,如表2所示:

    通过计算权重并结合VIKOR得到5种销售模式的综合排名,如表3所示:

    由表2可以看出,选取的贵州省生鲜农产品的5种销售模式种,模式4的排名最高,其次是模式3,最差的销售模式是模式1,因此,可以依据模式4作为参考,设计贵州省生鲜农产品的销售模式。

    参考文献:

    [1]邹君,杨玉蓉,田亚平,等.南方丘陵区农业水资源脆弱性概念与评价[J].自然资源学报,2007,22(2):302-310.

    [2]杜娟娟.山西省水资源脆弱性时空分析评价研究[J).中国农村水利水电,2019(2):55-59.

    [3]陈俊旭,赵红玲,赵志芳,等.水资源脆弱性评估的RESC模型及其在东部季风区的应用[J].应用基础与工程科学学报,2018,26(5):940-953.

    [4]周奉,苏维词,郑群威,基于DPSIR模型的黔中地区水资源脆弱性评价研究[Jl.节水灌溉,2018(8):59-65.

    [5]苏贤保,李勋贵,刘巨峰,等.基于综合权重法的西北典型区域水资源脆弱性评价研究[J].干旱区资源与环境,2018,32(3):112-118.

    [6]周光涛.概率论与模糊识别在水资源脆弱性评价中的应用[Jl,水电能源科学,2017,35(9):42-45,32.

    [7]钱龙霞,王红瑞,张韧,等,基于降维思想的水资源脆弱性非线性评估模型及其应用[J].工程科学与技术,2017,49(3):60-67。

    [8]贾琨颢,田贵良.虚拟水下区域农业对水资源短缺的脆弱性研究[Jl,节水灌溉,2017(8):53-57.

    【通联编辑:梁书】

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更新时间:2025/3/21 15:54:30