数学建模层次分析法范文第1篇

关键词：区域规划；决策支持系统；层次分析法；雷达图

中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号：16727800（2012）009006603

1区域规划的系统结构

区域规划决策支持系统的可视化系统是采用C/S结构。整个系统分为几个逻辑层次，从上而下依次是用户层（注册用户、普通用户、系统用户等）、表示层（区域现状、分析评价、技术路线图等）、功能层（评价决策、查询、系统维护等）、业务层（指标体系、评价方法、决策模型等）和知识库层（模型库、规则库、案例库等），如图1。

其中，知识库层是整个决策系统的数据存取的仓库，模型库是供选择处理决策的方法和模型，规则库和案例库是分别可以用数学模型定量处理和基于范例推理的定性处理的知识库；业务层是连接功能层与数据库层的桥梁，通过调用知识库中知识处理决策问题；功能层是整个决策支持系统的功能核心，供决策者评价决策、查询、系统维护等；表示层是将系统功能层数据处理的结果以文字、图表、声音、视频等形式呈现给用户。本系统采用的主要关键技术有：数据库技术、决策技术、图形图像处理技术、VC程序设计技术等。

2基于层次分析法的决策支持系统的设计

2.1层次分析法的层次模型

层次分析法（The Analytic Hierarchy Process，简称AHP），在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。层次分析法的定义是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

依据层次分析法的定义，结合区域规划的方案，本系统的层次分析法主要的分析过程如下：

（1）建立层次模型。根据区域规划方案，将区域规划中目标分解成若干个准则因素，再将这些准则因素分解成更加简单的指标因素，这样就形成了从目标到准则因素，再到指标因素的逐次分解的层次结构。

（2）指标的正向化和无量纲化。将选择的评价指标因素进行正向化和无量纲化。

（3）构造各层次的判断矩阵。通过层次分析法中数学模型，从指标因素到目标值，构造各层的因素与上一层的各因素的重要性进行两两比较形成的相对权重和判断矩阵、权值和一致性检验。

（4）指标层的综合评分和准则层的综合评分。

（5）各评价对象的目标值及排序。

（6）根据评价对象各因素的评分值和各因素的权，利用数学模型计算各因素得分和综合得分值。

（7）根据各评价因素的综合得分以及国际和国内评价标准，绘出相应的雷达图。

由此得出基于层次分析法的区域规划的层次模型如图2所示。

2.2层次分析法的数据结构

对应评价目标，建立类AnalyObj有关数据结构如图3。

对应评价准则，建立类AnalyRule有关数据结构如图4。

对应评价指标，建立AnalyIndex类有关数据结构如图5。

3区域规划决策支持系统的实现

3.1建立系统评价体系层次结构

根据基于层次分析法的决策支持系统建立相应的层次评价体系结构。本系统的区域规划需要建立三层指标系统，即是目标层（决策目标）、准则层（经济、社会、资源、环境等）和指标层（投资、产值、利润等），层次结构如图6所示。

①确立目标层：建立一个评价目标，一个评价系统只有一个评价目标；②建立准则层：准则层可以建一个或者多个准则；③确定指标层：指标层是既可以从数据库中读取指标，也可以建立相应的指标，然后保存到数据库中，以扩展数据库。

3.2基于层次分析法的区域规划的决策支持系统的实现

根据以上研究分析，实现了基于层次分析法的区域规划决策支持系统的可视化软件，其效果如图7。

对2010年潜江转型发展规划综合评价为例，通过对2010年整个潜江转型发展规划的经济、社会、资源和环境等方面的发展规划指标数据用层次分析法来定量分析各准则因素对目标的影响，进而用雷达图直观地显示准则因素影响目标的一系列评价的实现过程。

2010年，潜江转型发展规划的准则因素（经济发展指标、经济结构指标、社会发展指标、生态环境指标和资源产出率指标）对潜江转型发展的影响分析如下：

（1）层次分析法的定量分析评价。从如图8得到2010年准则因素的数值，可以得知：准则层因素中的“经济发展指标”处在“较好”水平以上，“资源产出率指标”正好在“较好”水平上，“经济发展指标”、“经济结构指标”、“生态环境指标”处在“较好”水平以下。通过这个数据表格比较得出2010年准则指标处于一个什么样水平，从而为决策者提供决策的数据依据。

（2）雷达图的定性分析评价。将从层次分析法得出的准则因素的数据绘出图9，更加形象地刻画准则因素所处的水平。

总之，基于层次分析法的区域规划决策支持系统的可视化软件的实现，既可以显示各区域中指标因素的实际值与规划值、表、图等因素，还可以通过层次分析法定量分析各评价指标对该区域的各准则因素的影响，从而通过雷达图直观地比较各评价因素的水平，从而方便决策者进行决策。

4结语

基于层次分析法的区域规划决策支持系统可视化软件，既可以以文本、表格、图像、视频等动态形式表示区域中各种指标变化，又可以实现对区域发展中规划数据和实际数据进行比较和分析，然后将评价结果以数据、表格、雷达图的形式呈现给决策者，供决策者实时监测区域的变化情况，及时做出正确决策和调整，从而提高了区域规划决策的效率，方便了用户管理，是决策者的一个有效工具。

参考文献：

[1]徐优丽.基于知识的目标规划模型的研究[J].东华大学学报，2005（6）.

[2]王祖和，李冲，王小静.基于层次分析法与模糊综合评价法的项目执行力综合评价[J].项目管理技术，2010（6）.

[3]李答民.区域经济发展评价指标体系与评价方法[J].西安财经学院学报，2008（5）.

数学建模层次分析法范文第2篇

本文通过分析2012年南宁市在机械行业的人力资源投入、资金投入与科技成果产出等相关数据，以层次分析法将分析项目层次化与条理化，再利用模糊分析法构建投入—产出绩效评价体系，对南宁市在机械领域上的资源利用效率进行评价。

关键词：

层次分析法；模糊分析法；机械行业；绩效评价

随着全球经济一体化的深入，中国经济发展模式也面临着一系列的转型，工业领域则是转型过程中必不可缺的一环。当前中国工业的发展模式急需从简单的来料加工、低技术含量制造向高新技术方向发展，对广西亦是一项重大挑战，南宁市作为广西首府及面向东盟的桥头堡，具有坚实的工业基础是走向国际大都市的前提条件。目前南宁市的工业水平较其他地区而言相对落后，这也制约了南宁市甚至广西的经济发展。如何高效地发展工业经济，是决策者急需解决的一项重要问题。工业经济的发展离不开科学技术的创新，科学技术的创新离不开财政科技的投入，本文将运用层次分析法与模糊数学法，建立绩效评价等级和模糊矩阵，对南宁市的财政科技投入进行客观的评价与分析。

一、工业科技投入发展现状

2012年南宁市全部工业总产值2287.90亿元，较上年增长21.22%，规模以上工业总产值2100.37亿元，增长22.83%，全年全部工业增加值704.32亿元，增长18.7%，工业对经济增长的贡献率为42.6%，拉动经济增长5.2个百分点。在工业科技投入方面，按企业规模划分，南宁市2012年在大型企业、中型企业、小型企业投入的经费分别为22482万元、35630万元、43283万元。依照联合国教科文组织对科技活动所做的统计界定，科学研究与试验发展（R&D）分为基础研究、应用研究与试验发展三大类活动，2012年，南宁市规模以上工业企业技术开发经费支出情况中，R&D内部支出总额为102059万元，其中基础研究支出为79万元，应用研究支出为337万元，试验发展支出为101643万元。

二、财政科技投入产出绩效评价模型在工业领域的构建

本文将依据投入—产出建立绩效评价模型。投入以人力投入与经费投入为研究对象，分别是科技活动人员、R&D人员、R&D经费内部支出、新产品开发经费支出；产出则由R&D项目、新产品项目、新产品销售收入、专利申请数及发明专利组成。根据南宁统计年鉴，科技活动人员7689人，且全部集中于制造业，本科以上学历人员2688人，R&D人员4951人；万元规模以上工业企业技术开发经费支出情况中，R&D经费内部支出为102059万元，其中基础研究支出为79万元，应用研究支出为337万元，试验发展支出为101643万元，除此之外，新产品开发经费支出为106569万元；万元规模以上工业企业科技项目及成果情况中，R&D项目为1245个，新产品项目为888个，新产品销售收入为994184万元，专利申请数为454件，发明专利有211件。

三、数据分析方法

绩效评价方法对评价结果有举足轻重的影响，目前主要方法有层次分析法和模糊数学法，在构建科技项目绩效评价指标时，利用层次分析法，参照国内外研究资料整理归纳，结合南宁市实际情况及现有资料，将评价指标分为投入，产出两大指标，建立层次后再用模糊数学法建立模糊矩阵，对各项目进行综合评价。

（一）建模与评价1.层次分析法确定权重。（1）递阶层次结构的建立。为把问题条理化与层次化，首先构造一个有层次的结构模型。在此模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。（2）两两比较矩阵的建立。判断矩阵用于表示本层次元素与上一层次有关元素之间相对重要性的比较。（3）计算判断矩阵的最大特征向量。矩阵建立完毕后，采用和积法计算出最大特征根及其对应的特征向量。

（二）研究区评价1.确定评价要素权重。（1）层次分析法确定权重。根据投入—产出绩效评价体系，构建的评价要素包括科技活动人员、参与R&D研究人员、R&D经费内部支出、新产品开发经费支出、R&D项目数、新产品项目数、新产品销售收入、专利申请数、发明专利数，并以专家打分形式建立判断矩阵。同时计算最大特征根λ=15.18405056，CR=0.529456383＜0.1，矩阵具有满意的一致性，即各要素的权重满足评价的要求。（2）模糊矩阵的建立。南宁市2012年的工业生产评价指标，见表4。工业财政科技投入绩效评价指标是对各项指标的定量界定，它是依据全国工业财政科技投入的基础上建立而来，并通过查阅大量资料，与相关人员交流确定相关参数数据，其数值如表5所示：根据隶属度函数，建立模糊矩阵R。2.综合评价。将层次分析法得到的权重w及模糊数学法建立的模糊矩阵，运用综合评价指数计算公式：B=w*R，得出总体对各级标准的隶属度。

（三）评价与分析1.科技人力资本投入绩效分析。B1=[0，0.054043559，0.141587775]，由B1可知，科技人力资本投入绩效在第三级的隶属度最大，其值为0141587775，处于第三等级，表明人力资本投入绩效落后，可在此方面加以改进。2.科技资金投入绩效分析。B2=[0.063168346，0.080184159，0]，由B2可知，科技资金投入绩效在第二级的隶属度最大，其值为0.080184159，处于第二等级，表明资金投入绩效中等，且尚有一定的改进空间。3.科技产出绩效分析。B3=[0.198749627，0.462266534，0]，由B3可知，科技产出绩效在第一级的隶属度最大，其值为0.198749627，处于第一等级，表明科技产出绩效比较优秀。

四、结论分析

本文运用层次分析法及模糊数学法，对南宁市工业行业财政科技投入绩效评价进行了研究，并得出以下结论：在建立工业行业财政科技投入绩效评价系统过程中，合理的建立了绩效评价系统及评价要素的权值，以保证评价的客观性和准确性，南宁市的财政科技投入绩效呈现以下规律，人力资本与资金资本的投入绩效欠佳，而科技产出呈现良好态势。

参考文献：

[1]康博宇，陈心德.模糊分析法在制造型企业知识产权价值评估中的应用[J].改革与战略，2008，（09）.

数学建模层次分析法范文第3篇

关键词：高校教学质量 保障体系 层次分析法 多级模糊综合评价 数学模型

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）08（a）-0001-02

2010年7月的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2020）》，将提高教育质量确立为教育发展的工作方针和教育改革发展的核心任务。建立高校教学质量保障与监控体系，在高校内部形成各具特色的自我评估和监控的机制，是一流大学的普遍做法。而我国目前的教学质量保障体系还不完善，而且出现许多亟待解决的现实问题。目前国内外相关的研究十分活跃[1-2]，但大部分研究只是基于教育理论的研究，也有部分学者将相关问题建立成数学模型进行研究[3-4]，该文建立了基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型，对该问题进行了研究。

1 基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型

1.1 层次分析法（AHP）具体步骤

1.1.1 建立层次结构模型

分析所研究的问题，把问题划分为目标层、准则层、方案层等，用框式图说明层次的递阶结构如图1。

1.1.2 建立两两比较的判断矩阵

在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。一般取判断矩阵（表1）形式。

在层次分析法中，为了使判断定量化，采用1-9标度方法如表2。

构造判断矩阵，判断矩阵B具有如下特征：

①；②；③

在层次分析法中，只要矩阵中的满足上述三条关系式，就说明两两判断矩阵具有完全的一致性。

1.1.3 层次单排序

利用和积法或方根法来计算满足的特征根与特征向量，其中为的最大特征根，为对应于的正规化的特征向量，的分量即是相应元素单排序的权值。该文只给出和积法。

（1）和积法：

①判断矩阵的归一化： ；

②归一化处理后，对判断矩阵按行相加：；

③对向量归一化处理：

即为所求的特征向量的近似解；

④计算判断矩阵最大特征根：。

（2）判断矩阵一致性指标 （Consistency Index）：。一致性指标的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。一般判断矩阵的阶数越大，人为造成的偏离完全一致性指标的值便越大。当时，判断矩阵永远具有完全一致性。

（3）随机一致性指标（Random Index）的对应值，如表3。

（4）判断矩阵一致性指标与同阶平均随机一致性指标之比称为随机一致性比率（Consistency Ratio）。当时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。当时，就需要调整和修正判断矩阵，使其满足，从而具有满意的一致性。

1.1.4 层次总排序及一致性检验

由上步中层次单排序的计算结果，计算出对更上一层次的优劣顺序，类似的，当时，认为层次总排序结果具有满意的一致性。

1.2 模糊综合评价法的模型和步骤

（1）确定论域，其中表示个指标。

（2）确定评语集：评语集是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的集合，用表示：其中代表第个评价结果，为总的评价结果数。

（3）进行单因素评价，建立模糊关系矩阵：对量化，即确定被评价对象对等级模糊子集的隶属度，得到矩阵，其中 表示某个被评价对象从因素来看对等级模糊子集的隶属度。而表示被评价对象在某个因素方面的表现。在确定隶属关系时即计算：其中，c可以适当选取，使得。

（4）确定模糊权向量：常见的确定权重的方法有：①层次分析法；②加权平均法；③专家估计法。

（5）多因素模糊评价：模糊综合评价的模型为

，其中是由与的第j列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对等级模糊子集的隶属程度。

（6）分析模糊综合评价的结果：将综合评价结果转换为综合分值，对模糊综合评价向量的处理有两种方法。

①最大隶属度原则：如果模糊综合评价的结果向量满足关系式中的，则被评价对象总体上来讲隶属于第等级。

②加权平均原则：表达方式如下

其中，为待定系数（=1或2），当时，加权平均原则即为最大隶属原则。

1.3 教学质量保障体系评价模型的构建过程

（1）确定教学质量保障体系的评价指标体系和评语集。

依据教育部《普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）》，选择反映教学质量的评价指标，一级指标7个、二级指标19个，建立评价指标体系如表4。其中，评价因素论域…

，评语集为：

。

（2）采用层次分析法确定指标对总体目标组合的权重。

首先，构造主观上的两两判断矩阵；然后，利用和积法对判断矩阵做处理，通过层次单排序和层次总排序，确定权重；最后，检验层次总排序的一致性。

（3）由模糊综合评价方法求得最终的结果。

根据评价指标体系和评语集，构造模糊评价矩阵；将层次分析法确定的评价指标权重和模糊评价矩阵作复合运算，确定评价等级。

2 结语

该文建立了基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型，可任意选取大学作为案例进行高校教育质量评估的实证分析。该文给出细化的分级评价体系，利用层次分析法和模糊综合评价结合避免了单一定性评价的粗糙，可得到最终综合评判的定量结果。

参考文献

[1]盛欣.高校教学质量保障体系的逆向思考[J].当代教育论坛，2014（6）：9-15.

[2]徐文俊.深化改革背景下的高校教学质量保障体系构建[J].南京航空航天大学学报（社会科学版），2014，16（4）：41-45.

数学建模层次分析法范文第4篇

2010年7月的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2020）》，将提高教育质量确立为教育发展的工作方针和教育改革发展的核心任务。建立高校教学质量保障与监控体系，在高校内部形成各具特色的自我评估和监控的机制，是一流大学的普遍做法。而我国目前的教学质量保障体系还不完善，而且出现许多亟待解决的现实问题。目前国内外相关的研究十分活跃[1-2]，但大部分研究只是基于教育理论的研究，也有部分学者将相关问题建立成数学模型进行研究[3-4]，该文建立了基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型，对该问题进行了研究。

1 基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型

1.1 层次分析法（AHP）具体步骤

1.1.1 建立层次结构模型

分析所研究的问题，把问题划分为目标层、准则层、方案层等，用框式图说明层次的递阶结构如图1。

1.1.2 建立两两比较的判断矩阵

在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。一般取判断矩阵（表1）形式。

在层次分析法中，为了使判断定量化，采用1-9标度方法如表2。

构造判断矩阵，判断矩阵B具有如下特征：

①；②；③

在层次分析法中，只要矩阵中的满足上述三条关系式，就说明两两判断矩阵具有完全的一致性。

1.1.3 层次单排序

利用和积法或方根法来计算满足的特征根与特征向量，其中为的最大特征根，为对应于的正规化的特征向量，的分量即是相应元素单排序的权值。该文只给出和积法。

（1）和积法：

①判断矩阵的归一化： ；

②归一化处理后，对判断矩阵按行相加：；

③对向量归一化处理：

即为所求的特征向量的近似解；

④计算判断矩阵最大特征根：。

（2）判断矩阵一致性指标 （Consistency Index）：。一致性指标的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。一般判断矩阵的阶数越大，人为造成的偏离完全一致性指标的值便越大。当时，判断矩阵永远具有完全一致性。

（3）随机一致性指标（Random Index）的对应值，如表3。

（4）判断矩阵一致性指标与同阶平均随机一致性指标之比称为随机一致性比率（Consistency Ratio）。当时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。当时，就需要调整和修正判断矩阵，使其满足，从而具有满意的一致性。

1.1.4 层次总排序及一致性检验

由上步中层次单排序的计算结果，计算出对更上一层次的优劣顺序，类似的，当时，认为层次总排序结果具有满意的一致性。

1.2 模糊综合评价法的模型和步骤

（1）确定论域，其中表示个指标。

（2）确定评语集：评语集是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的集合，用表示：其中代表第个评价结果，为总的评价结果数。

（3）进行单因素评价，建立模糊关系矩阵：对量化，即确定被评价对象对等级模糊子集的隶属度，得到矩阵，其中 表示某个被评价对象从因素来看对等级模糊子集的隶属度。而表示被评价对象在某个因素方面的表现。在确定隶属关系时即计算：其中，c可以适当选取，使得。

（4）确定模糊权向量：常见的确定权重的方法有：①层次分析法；②加权平均法；③专家估计法。

（5）多因素模糊评价：模糊综合评价的模型为

，其中是由与的第j列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对等级模糊子集的隶属程度。

（6）分析模糊综合评价的结果：将综合评价结果转换为综合分值，对模糊综合评价向量的处理有两种方法。

①最大隶属度原则：如果模糊综合评价的结果向量满足关系式中的，则被评价对象总体上来讲隶属于第等级。

②加权平均原则：表达方式如下

其中，为待定系数（=1或2），当时，加权平均原则即为最大隶属原则。

1.3 教学质量保障体系评价模型的构建过程

（1）确定教学质量保障体系的评价指标体系和评语集。

依据教育部《普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）》，选择反映教学质量的评价指标，一级指标7个、二级指标19个，建立评价指标体系如表4。其中，评价因素论域…

，评语集为：

。

（2）采用层次分析法确定指标对总体目标组合的权重。

首先，构造主观上的两两判断矩阵；然后，利用和积法对判断矩阵做处理，通过层次单排序和层次总排序，确定权重；最后，检验层次总排序的一致性。

（3）由模糊综合评价方法求得最终的结果。

根据评价指标体系和评语集，构造模糊评价矩阵；将层次分析法确定的评价指标权重和模糊评价矩阵作复合运算，确定评价等级。

数学建模层次分析法范文第5篇

关键词：层次分析法 电网建设项目 社会效益评价 评价指

标体系

1 概述

电网作为城市的重要基础设施，其建设和改造对地区的社会经济、社会环境、社会生活和自然资源都有着深远影响。目前，对电网建设项目的评价，普遍存在重视经济和环境影响评价，而忽视社会效益评价的现象。本文针对这一问题，结合电网建设项目的特点，建立了电网建设项目社会效益评价指标体系，并运用层次分析法计算出评价指标权重，最后采用模糊综合评价法得出了最终的评价结果。实证分析表明，该评价模型适用于建设项目的社会效益评价。

2 层次分析法应用简介

应用层次分析法分析问题时，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。并最终把系统分析归结为最低层（供决策方案、措施等），相对于最高层（总目标）的相对重要性权重的确定或相对优劣次序的排序问题。综合评价问题就是排序问题。在排序计算中，每一层次的因素相对上一层次某一因素的单排序问题又可简化为一系列成对因素的判断比较。为了将比较判断定量化，层次分析法引入了1-9标度法，并写成判断矩阵形式。形成判断矩阵后，即可通过计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，计算出某一层对于上一层次某一元素的相对重要性权值。在计算出某一层次相对于上一层次各个因素的单排序权值后，用上一层次因素本身的权值加权综合，即可计算出层次总排序权值。总之，依次由上而下即可计算出最低层因素相对于最高层的相对重要性权值或相对优劣次序的排序值。

3 建立社会效益评价指标体系

根据电网建设项目的具体特点，按照建设项目社会效益评价的定量与定性原则、系统全面性原则、可预算性原则、简洁实用性原则以及通用性兼顾特殊性等原则，并结合其社会效益的影响方面，建立其社会效益评价指标体系。将社会效益评价内容分为三大类：社会经济影响、社会环境影响以及自然环境影响，并将这些影响因素进行系统的分析以及综合的处理，建立分层指标体系，见表1所示。

4 实证分析

本文以某一电网建设项目为例，来验证该评价模型的科学有效性。

4.1 基于AHP的评价指标赋权 采用层次分析法计算出来的评价指标权重如表1所示。

4.2 对评价指标的模糊综合评价 以问卷调查的形式，选取10个专家对指标层9个指标给予评价。设定评语集为V={v1，v2，v3，v4，v5}={很好，较好，一般，较差，很差}，各因素评语指标隶属度通过公式rij=mij/n进行计算，式中：rij是指因素ui被评为vj的隶属程度；mij是因素ui被评为vj的有效答卷数；n是有效答卷总数。按上式算得各二级指标模糊评价矩阵Ri，i=1，2，3。见表1的模糊关系评价矩阵。

4.3 评价结果分析 模糊综合评价结果见表2所示。

对该电网建设项目社会效益的综合评价结果，在5个等级的隶属度中，0.3467的数值最大，所以，该电网建设项目社会效益的综合隶属度值为0.3467，评语值为“较好”。设评语集对应的分值为：F={100（很好）80（较好）60（一般）40（较差）0（很差）}，从总体上来看，电网建设项目社会效益的综合评价得分为76.85，接近80分的良好水平，也进一步说明了建设项目的社会效益良好。

5 结论

对电网建设项目的社会效益评价指标体系进行了研究，建立了电网建设项目社会效益评价的指标体系。在现有的社会评价理论和模糊数学的基础上，提出了针对电网建设项目的社会评价方法模型。为今后的实际应用提供了新的思路和方法。在实证研究方面，通过分析计算，验证了评价模型的可行有效性，并得出了较为合理、可靠的项目社会效益评价结论。

参考文献：

[1]傅鸿源，李军.工程建设项目的社会效益分析[J].现代管理科学，2008（4）：25-26.

[2]张建辉，武锐.风电场投资项目的社会效益评价研究[J].价值工程，2011：33-34.