[发明专利]基于大数据计及样本容量合理性的物流运输考核算法

说明书

本发明公开了基于大数据计及样本容量合理性的物流运输考核算法，包括构建物流运输考核模型、设定样本容量边界值、实现计及样本容量的考核，所述物流运输考核模型分为目标层、准则层和指标层，所述目标层、准则层和指标层构建考核指标体系，所述设定样本容量边界值以构建物流运输考核模型为基础，所述实现计及样本容量的考核结合考核模型和样本容量最小值，构建实现计及样本容量的考核算法，所述物流运输考核模型构建完成后，通过物流运输考核模型进行求解，并判断是否得到最佳模型，建立层次结构，从而运输考核算法实现。本发明可对样本容量进行处理，缩短考核计算时间，有效解决了样本容量在物流运输考核中计算过程时间较长的问题。

技术领域

本发明涉及物流运输考核技术领域，具体为基于大数据计及样本容量合理性的物流运输考核算法。

背景技术

物流运输技术主要包括运输设施和运输作业两大类，前者属于运输硬技术，后者属于运输软技术。运输硬技术主要包括运输基础设施，如公路、铁路、海运、运输车等基础设施的完善，运输软技术则包括管理方法，物流技术，物流人员素养等，从而形成了多部门管理之间的基于部门利益的分割状态，使得管理的能力因分割而受到局限和制约，造成管理水平的提高较为缓慢，因此，需要对物流运输进行考核。

针对在物流运输中的特点与问题，采用控制样本容量的形式改善其考核计算时长及精准度。因此设计计及样本容量合理性的物流运输考核算法。其具体方法为通过控制考核影响因素的样本容量，对效果进行考核。采用设定后的样本容量结合当前考核规则，设定考核算法。在进行物流运输考核中，除整体考核外，还需对单一指标进行考核。因而，在此次考核算法中，将考核公式划分为整体式与展开式。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据计及样本容量合理性的物流运输考核算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据计及样本容量合理性的物流运输考核算法，包括构建物流运输考核模型、设定样本容量边界值、实现计及样本容量的考核，所述物流运输考核模型分为目标层、准则层和指标层，所述目标层、准则层和指标层构建考核指标体系，所述设定样本容量边界值以构建物流运输考核模型为基础，采用二分法设定样本容量边界值，所述实现计及样本容量的考核结合考核模型和样本容量最小值，构建实现计及样本容量的考核算法；

所述物流运输考核算法流程为：列举指标并对指标进行分层，构建指标层要素，采用二分法求解物流运输考核，判断样本容量是否为最优解，并构建物流运输考核模型；

所述物流运输考核模型构建完成后，通过物流运输考核模型进行求解，并判断是否得到最佳模型，建立层次结构，从而运输考核算法实现。

优选的，所述构建物流运输考核模型中，采用指标体系结构，计算指标权重，构建考核模型，其中构建准则层指标重要程度矩阵S：

通过指标对比，得出指标重要程度，并设定在指标中的特征向量为T＝(T₁,T₂,...,T_n)^j，特征向量为指标权重指标向量，使用方根法计算数值，并指出一致性指标，表达公式为其中Q为一致性指标，β_n为考核指标中的最大特征值；

结合得出物流运输考核模型如下：G＝Q/P，G表示考核结果，P 表示指标权重，作为考核模型，为考核算法的基础。

优选的，所述设定样本容量边界值过程中，采用二分法设定样本容量的边界值，讲样本值设定为最小值，降低计算的分所程度，通过递进式计算得出样本容量的最小值；

设定经过多次迭代的样本区间为[a_n,b_n]，在考核平均精准度f下，最大考核误差值δ的最小样本容量采用n表示，在计算δ(a_n)与δ(b_n)的过程中，若则考核样本的最小容量值不在区间内；