『壹』 什麼是包絡譜分析
envelope是指所涉頻譜的包絡譜圖、信號包絡、頻率波形、功率波形之類的包絡圖形。 (1)a low-pass band power envelope 水平軸是頻率(frequency),垂直軸是功率(power)。(2)If the current envelope value is larger than the maximum value for the corresponding envelope 水平軸可以是頻率(frequency),也可以是時域(time),垂直軸沒有標明,可以是功率(power),也可以是振幅(amplitude)如電壓(voltage)、電流(current),甚至其他指標。
『貳』 26日EMA包絡線指標怎麼寫入系統
把代碼粘貼到公式編輯器中保存,然後載入公式就可以了用了,但是否能覆蓋百分之95,這應該跟你設置的通道參數又關,把參數調大一些就能覆蓋的更多.
『叄』 什麼叫「包絡線」
包絡線:在幾何學,某個曲線族的包絡線(Envelope),是跟該曲線族的每條線都有至少一點相切的一條曲線。
設一個曲線族的每條曲線
『肆』 數據包絡分析法excel步驟
1. 概念
數據包絡分析方法(DEA)是根據多項投入指標和多項產出指標,利用線性規劃的方法,評價具有相同類型投入和產出的若干決策單元相對效率的數量分析方法,在經濟學和管理學上有廣泛應用。
數據包絡分析方法分為投入導向和產出導向兩種類型,本文選擇產出導向的DEA模型。
產出導向的DEA模型分為固定規模效益(CRS)模式和可變規模收益(VRS)模式。本文選取產出導向的可變規模收益(VRS)模式,即BC2模型。
2. 工具
DEAP2.1是數據包絡分析方法專用的數據分析工具,DEAP2.1不是一個軟體,而是一個由程序文件包組成的運行程序。
打開程序文件包(以15年1季度數據為例),deap.EXE是運行程序,123.INS是模型參數選擇文件,123.DTA是數據文件,15-1.OUT是結果輸出文件。
3. 數據處理步驟
(1)將需要分析的數據輸入Excel,產出數據(凈資產報酬率和托賓Q值)在前,投入數據(總資產、流通股比率和長期資產負債率)在後,拉大行間距,然後將數據另存為txt文檔,存至程序所在目錄,將文本文檔命名為123.txt。
也可以將數據在Excel中排好版,直接復制到123.DTA中,然後手動在123.DTA中調整出現錯位的數據。
(2)打開123.INS模型參數選擇文件
第一行「123.dta」是將要運行的數據文件,如果不一致,需要手動需改
第二行「123.out」是輸出結果的文件名稱
第三行是將要分析的數據個數,2015年1季度有22家企業數據
第四行是時期數,本次只是2015年1季度一個截面,所以寫1
第五行是產出變數個數(凈資產報酬率和托賓Q值)
第六行是投入變數個數(總資產、流通股比率和長期資產負債率)
第七行是選擇投入導向(0)還是產出導向(1)
第八行是選擇固定規模效益(CRS)模式和可變規模收益(VRS)模式,本文選VRS
第九行是具體計算方法,0:多階段演算法;1:是基於成本的演算法;2:考慮全要素生產力指數演算法;3:一階段演算法;4:兩階段演算法。
一般情況下都選多階段演算法(0),結果更加精確。
『伍』 關於DEA(數據包絡分析)問題的請教。DEA裡面涉及的投入、產出指標,這些指標有什麼要求嗎
DEA產出指標中,有些指標越高越好,比如GDP等指標,有些是越低越好,比如污染物排放量等,系統在分析過程中,會默認成產出越大越好,這樣會造成分析結果出現問題。為了解決這問題,應在定義變數時,對有些變數做適當的處理,比如污染物排放量,可以取其倒數。
『陸』 gate.io的K線指標里包絡線是什麼意思
包絡線技術指標是由兩條移動平均線組成,一個向上運動,另外一個向下運動。選擇哪個相關聯數量的通道邊幅的移動是由市場的變化率決定的:市場變化率越高,通道邊幅的變化就越強烈。
『柒』 數據包絡法
數據包絡法即DEA(Data Development Analysis),亦稱數據發展分析法。它是1978年由著名科學家A.Chames和W.W.Cooper等人在相對效率概念基礎上發展起來的一種效率評價方法[2],是運籌學、管理科學與數理經濟學交叉研究的領域。由於其實用性和無需任何權重假設的特點,使其得到了廣泛的應用[3]。目前,DEA已成為管理科學、系統工程和決策分析、評價技術等領域一種常用的分析工具和手段[4],對於具有單輸入單輸出的過程或決策單元,其效率可簡單定義為輸出與輸入之比[5]。A.Charnes等人將這種思想推廣到具有多輸入多輸出生產有效性分析上。對具有多輸入多輸出的生產過程或決策單元,其效率可定義為輸出項加權和與輸入項加權和之比,形成了僅僅依靠分析生產決策單元(DMU)的投入與產出數據,來評價多輸入與多輸出決策單元之間相對有效性的評價體系。
DEA模型屬於無參模型,根據投入指標數據和產出指標數據評價決策單元的相對效率,即評價部門、企業或時期之間的相對有效性。DEA方法是評價多指標投入和多指標產出決策單元相對有效性的多目標決策方法,它以最優化為工具,以多指標投入和多指標產出的權系數為決策變數,在最優化意義上進行評價,避免了在統計平均意義上確定指標權系數,具有內在的客觀性。另外,投人和產出之間相互聯系和相互制約,在DEA方法中不需要確定其關系的任何形式的表達式,具有黑箱類型研究方法特色。近年來,DEA方法在我國社會經濟的許多領域取得了應用成果,C2R模型是方法的主要模型,也是應用較廣的模型。
DEA在處理多輸入多輸出問題上具有特別的優勢,主要有以下兩個方面:
1)DEA以決策單元的輸入輸出權數為變數,從最有利於決策單元的角度進行評價,從而避免了確定各指標在優先意義下的權數;
2)DEA不必確定輸入和輸出之間可能存在的某種顯示關系,這就排除了許多主觀因素,因此具有很強的客觀性。
DEA方法的兩個基本模型為C2R模型和C2RS2模型。C2R模型是評價決策單元(DMU)技術有效性和規模有效性的模型。C2RS2模型是單純評價決策單元DMU技術有效性即管理水平和技術發揮水平的模型。DEA方法的運用,要求被評價對象間具有可比性,這樣「相對效率」的概念才能有意義。針對長輸管道能耗的分析評價,考慮到長輸管道特點和能耗組成,以構成能耗的基本單元,即站場能耗數據角度,分析各個泵站、各類型能耗對管道系統能耗的敏感性或達到相對最優的調整幅度,從而為長輸管道能耗管理、運行方案制定提供基本參考。DEA相對效率的含義是投入與產出的比例,其本質是最優性,即從大量樣本數據中分析出處於相對最優狀況下的樣本個體。據此,可根據DEA決策單元指標選取原則建立長輸管道能耗數據包絡分析模型,並使用此模型對管道運營狀況(即能耗水平)進行相對有效評估和優化分析。
具體分析過程及數學模型如下:
設管道有k個不同周期的待評價對象,即決策單元DMU;每個決策單元DMUj都有m個投入和n個產出。
設投入指標向量(即輸入)為Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,j=1,…,k表示第j個決策單元DMUj的輸入指標。Xij為第j個決策單元DMUj中對應的第i種輸入指標值。
設產出指標向量(即輸出)為Yj=(y1j,y2j,…,ymj)T,j=1,…,k,表示第j個決策單元DMUj的輸出指標,Yij用來表示第j個決策單元DMUj中對應的第i種輸出指標值。
當對第k個決策單元DMUk進行評價時,計算下列Lp(線性規劃)模型:
油氣管道能效管理
其中,eT=(1,1,…,1)∈Em,eT=(1,1,…,1)∈Es。
上述模型稱為D EA 方法的C2R 模型。求解上述線性規劃模型,得到最優解
DEA方法優化投入指標的關鍵之處,就是對於非有效的決策單元可以進一步調整其輸入輸出指標的值,使其轉變為規模與技術有效。
輸入改進目標值:
油氣管道能效管理
差距:
油氣管道能效管理
輸出改進目標值:
油氣管道能效管理
差距:
油氣管道能效管理
即當輸出Yk保持不變的情況下,盡量將輸入量Xk按同比例θ減少(0<θ<1)。
C2R 模型還可以判定各決策單元的規模及規模收益狀況:
若
若
若
在Lp模型的約束條件中加入約束
選擇恰當的評價指標體系是成功應用DEA方法的基礎和前提。Cooper,Seiford和Tone曾給出DEA中輸入和輸出項目的選擇需要遵循的原則。具體的指標選取原則如下[6]:
第一,對所有的決策單元,可以得到每個輸入和輸出值,而且這些數值須為正數。
第二,這些項目(輸入、輸出和決策單元的選擇)必須反映分析者或者管理者對與決策單元的相對有效性評估相關元素的興趣。
第三,從效率比的原則上考慮,輸入的數值應該越小越好,而輸出的數值應該越大越好。
第四,不同輸入和輸出的單位不要求一致。可以包含人數、面積、花費等。
對於不滿足上述四項要求的輸入輸出指標,不能直接使用此方法。但部分指標可以通過數據轉換而滿足DEA對每個決策單元的輸入和輸出項目選擇的要求。因此可以拓寬DEA的應用范圍。
在輸入輸出項目的選擇和數據轉換基礎上,DEA方法的特性又使得其評價指標的選擇具有某種特殊性,即為使DEA評價結果具有合理的區分度,評價指標的多少最好與決策單元(DMU)的數量相適應。因為在DEA模型中,隨著證明指標集的擴大,每一決策單元的有效性系數也會增大,指標多到一定程度就可能出現絕大多數甚至全部DMU效率值都達到1[7]。即隨著評價指標數的增加或DMU數的減少,DEA評價結果的區分度會越來越差。那麼,為使DEA評價結果具有合理的區分度,評價指標數與DMU數之間需滿足一定的條件。對此,目前還沒有文獻做進一步的研究。實際應用中,通常根據經驗,認為參考集元素的個數不少於輸入、輸出指標總數的兩倍為好。
對於成品油管道,其整體能耗由各泵站能耗(主要是泵機組耗電)構成。因此,可按照長輸管道能耗構成特點,分別以管道整體能耗和站場能耗為基礎,構建能耗評價矩陣。
根據上述原則,確定成品油管道整體能耗和站場評價矩陣如下[8](表5-4、表5-5)。
表5-4 成品油管道整體指標評價矩陣
表5-5 成品油管道站場指標評價矩陣
以某典型成品油管道連續2個月實際能耗數據為例,以能耗數據為單元對管道運營情況進行綜合評價。
採用進行C2R管道能耗評價模型計算,將相對效率與傳統生產單耗評價進行對比,對比結果如圖5-1所示。
摘錄某1周部分相對效率結果如下(表5-6)。
圖5-1 生產單耗評價與相對效率評價對比圖
表5-6 相對效率值
由相對效率可知3日和6日為DEA有效,相對效率最高,說明在該日產出狀況下各項投入指標的規模適宜,處於效率相對較優化狀態,管道運行效率較高。
對於DEA非有效的各個周期(即非有效的各個決策單元),可以進一步調整其輸入輸出指標的值使其轉變為規模與技術有效。
根據各周期的相對效率大小對各指標(輸入和輸出指標)進行相應調整,其指標調整結果如下(表5-7)。
表5-7 DEA法管道整體優化結果
上述結果得到的是管道整體能耗數據調整結果,但具體調整哪個站場的哪個指標還不明確。因此,尚需通過站場的具體數據來分析。與管道整體優化類似,站場能耗優化結果如下(表5-8)。
表5-8 DEA法站場優化結果
利用DEA方法對長輸管道運營能耗進行相對有效性評價,既可以克服由人為確定指標權重和指標無量綱化的主觀性,又最大限度地體現了長輸管道節能挖潛的運營目標,具有較強的可操作性和較高的實用價值。同時,該評價方法簡便易行,評價結果具有較高的可靠性,它僅需要由決策單元投入產出指標組成的狀態可能集滿足凸性、無效性及最小性即可。通過模型求解、有效性及改進分析,能獲得管道運營和能耗等更多的信息,不但為管道能耗分析評價提供依據,而且還能為管道優化運營提供可靠的數據借鑒。
『捌』 數據包絡分析方法,輸入了投入產出指標,但是最終每個決策單元輸出的效率結果幾乎一樣,可能是什麼問題
《數據包絡分析》(DEA)是一本關於數據包絡分析(DEA)方法、模型和理論的專著,是作者十幾年工作的總結。第一章詳細地討論了DEA模型C2R;第二章討論了微觀經濟學中的效率和生產可能集,為以後各章的討論做微觀經濟方面的准備;第三章使用具有取值0和1的三個參數的綜合DEA模型,統一形式地討論了「經典」的DEA模型C2R,BC2,FG和ST;第四章給出了綜合DEA模型對應的生產可能集的(弱)生產前沿面的特徵、結構及構造方法;第五章研究了決策單元的規模收益和「擁擠」跡象分析;第六章研究了綜合DEA模型的對策論背景;第七章研究了具有無窮多個決策單元的DEA模型;第八章使用DEA方法進行技術進步評估;第九章研究非參數的DEA最優化模型;第十章和第十一章分別研究了具有「偏好錐」和「偏袒錐」的綜合DEA模型及其性質和作用。
在人們的生產活動和社會活動中常常會遇到這樣的問題:經過一段時間之後,需要對具有相同類型的部門或單位(稱為決策單元)進行評價,其評價的依據是決策單元的「輸入」數據和「輸出」數據,輸入數據是指決策單元在某種活動中需要消耗的某些量,例如投入的資金總額,投入的總勞動力數,佔地面積等等;輸出數據是決策單元經過一定的輸入之後,產生的表明該活動成效的某些信息量,例如不同類型的產品數量,產品的質量,經濟效益等等.再具體些說,譬如在評價某城市的高等學校時,輸入可以是學校的全年的資金,教職員工的總人數,教學用房的總面積,各類職稱的教師人數等等;輸出可以是培養博士研究生的人數,碩士研究生的人數,大學生的人數,學生的質量(德,智,體),教師的教學工作量,學校的科研成果(數量與質量)等等.根據輸入數據和輸出數據來評價決策單元的優劣,即所謂評價部門(或單位)間的相對有效性。
數據包絡分析是運籌學的一個新的研究領域。Charnes和Cooper等人的第一個應用DEA的十分成功的案例,是在評價為弱智兒童開設公立學校項目的同時,描繪出可以反映大規模社會實驗結果的研究方法。在評估中,輸出包括「自尊」等無形的指標;輸入包括父母的照料和父母的文化程度等,無論哪種指標都無法與市場價格相比較,也難以輕易定出適當的權重(權系數),這也是DEA的優點之一。
『玖』 包絡線指標的介紹
包絡線被用來預測市場價格在平均價格上下波動的范圍,中軸為一條移動均線,將當前均線值加上或減去一個固定的百分比數額則可得到包絡線的上下軌。