行政决策的方法范文

前言：我们精心挑选了数篇优质行政决策的方法文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

对我国政府尤其是地方政府来说，加入WTO既是一次难得的机遇，又是一种史无前例的严峻挑战，地方政府决策的行为方式必须作出大幅度调整。当前，我们不仅仅需要提高产业与（）产品的竞争力，而且，必须注重国家整体的体制建设，提高国家竞争力，从而确保在国际上的整体竞争力。

一、地方政府决策的现状

地方政府决策是建立在中央基本政策下，为针对和解决地方而制订的，旨在改善地方经济活动、促进地方发展的政府干预行为。地方政府主要有五个特点：一是职能双重性，即执行性职能和领导职能；二是地位隶属性，即实际上受双重领导和制约；三是权力有限性，即受管辖范围的限制和受、中央政府权力的限制；四是决策公众性，即地方政府的政策选择是平衡和综合公众利益的结果；五是职能社会性，即地方政府的主要任务是管理和服务社会。面对经济全球化的趋势，随着市场经济的进一步推进，在我国加入WTO以后，地方政府承担着既要促进本地经济发展，又要符合中央政策和国际贸易规则要求的双重压力。

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第2篇

风能领域概述

和其他类型的新能源相比，风能的独特优势使其在新能源开发利用中备受青睐。

其一，储量大、分布广。我国探明风能理论储量为32.26×109kW，而可开发利用的为2.53×109kW，近海可利用风能7.5×109kW。我国东南沿海和内蒙、新疆、甘肃等东北、西北地区是最大风能资源区。

其二，可利用性强，成本相对低。目前风电场造价成本约为8500～9000元／千瓦・时，机组(设备)占70％左右，基础设施占25％，其他占5％。风电场运行维护成本费用很低(约占风电机组成本的3％～5％)，建设周期短(半年左右)。一旦建成，风电场就是一源源不断的出钱机器。

风力发电的技术核心

风力发电系统作为风能发电领域的核心环节，技术进步也是日新月异。目前主要有恒速恒频风力发电机系统和变速恒频风力发电机系统两大类。

恒速恒频风力发电系统一般使用同步电机或者鼠笼式异步电机，通过定桨距失速控制的风轮机使发电机的转速保持在恒定的数值，从而保证发电机端输出电压的频率和幅值恒定，其运行范围比较窄，只能在一定风速下捕获风能，发电效率较低。

变速恒频风力发电系统一般采用永磁同步电机或者双馈电机作为发电机，通过变桨距控制风轮，使整个系统在很大的速度范围内按照最高的效率运行，这是目前风力发电技术的发展方向。对于风机来说，其调速范围一般在同步速的50％～150％之间，如果采用普通鼠笼异步电机系统或者永磁同步电机系统，变频器的容量要求与所拖动的发电机容量相当，非常不经济。双馈异步风力发电系统定子和电网直接相连接，转子和功率变换器相连接，通过变换器的功率仅仅是转差功率，这是各种传动系统中效率比较高的，该结构适合于调速范围不宽的风力发电系统，尤其是大中容量的风力发电系统。

采用绕线异步电机作为发电机并对其转子电流进行控制，是变速恒频异步风力发电系统的主要实现形式之一。主要的拓扑结构包括交流励磁控制、转子斩波调阻以及由上述两种拓扑结构结合发展而来的混合结构。

1　交流励磁结构

交流励磁控制通过变频装置向转子提供三相滑差频率的电流进行励磁，这种方式的变频装置通常使用交交变频器，矩阵变换器或交直交变频器。

2　斩波调阻结构

这种结构的基本思想是采用一个可控电力电子开关，以固定载波频率的PWM方法控制绕线电机转子回路中附加电阻接入时间的长短，从而调节转子电流的幅值，控制滑差约在10％的范围之内。该结构依靠外部控制器给出的电流基准值和电流的测量值计算出转子回路的电阻值，通过电力电子器件的导通和关断来调整转子回路的电阻值。这种电力电子装置的结构相对简单，但是其定子侧功率因数比较低，且只能在发电机的同步转速以上运行，是一种受限制的变速恒频系统。

3　混合结构

为了降低变流器的成本并且能够实现风力发电系统的宽转速范围运行，有人提出一种基于双馈电机斩波调阻与交流励磁控制策略多功能变流器拓扑结构，将整流器、斩波器和逆变器结合在一起，该结构的巧妙之处在于斩波器和逆变器共用了一组可控的电力电子开关，但是由于引入了四个接触器型的受控开关，导致该结构的主回路结构复杂，很难实现同步速切换过程的过渡，而且在高于同步速运行情况下难以改善发电机的功率因数。

综上所述无论采用哪种结构，在研发过程，对变频系统的效率和性能进行准确的评价和测试都至关重要；同样风电场的整体监控也需要精确的测试。

风力发电的测试要点

工欲善其事，必先利其器。风力发电从电机研发到风电场监控需要成套的高性能测试仪器来实现精确调制和严密监控。

1　利用功率计对变频系统的性能作精确的评价

风力发电系统变频系统的调制频率带宽高，调制方式复杂，调制的对象也非正弦波形，波形畸变严重，且包含大量的变频成分，要求测量仪表具有宽频带功率测量和谐波分析功能。为此需要选用性能稳定且精度高的功率计作好辅助工作。下文以横河电机的WT3000功率计为例，简要谈谈风电行业的测试。wT3000可以进行IEC61000―4―7最新版谐波分析、IE C61000-4-7最新版的谐波测量及电压波动／闪变测量，带宽0.1Hz～1MHz，采样率200kSa／s，ADC为16位，功率精度为0.02％，配有4个输入模块，8.4英寸LCD显示，以及USB和Ethernet接口。

变频后波形的失真

波形失真与谐波的关系，如图1所

失真波形的测量需要足够带宽，失真波形包含高频率成分，测量仪器的带宽如果没有延伸到高频段就容易产生误差。如图2所示。

使用WT3000功率计可同时进行变频系统功率测量和谐波分析，方案如图3所示。

变频系统的谐波测量方法(如图4所示)

使用FFT运算功能将波形由时域转换成频域，测量各频率成分提取叠加信号频率的方法如下。

傅里叶级数：所有周期函数均可用三角函数的和来表述。

傅里叶积分：将周期设为无穷大，使其能适用于所有函数。

傅里叶变换：对波形的时间函数x(t)进行傅里叶积分运算后，即可得出频率函数x(f)。

2　利用示波器对变频电路里波形信号作详细分析

PWM调制后，通过功率计可以获得其电特性指标，为研发和检测部门提供准确的参考。如果想要进一步对调制后的波形信号作详细的分析，则需要运用具备cycle Statistics~Jj能的示波器(下文以横河D LM2000系列示波器)来实现。DLM2000的Cycle Statistics功能，在频率固定／Duty比变化时，或在Duty比固定／频率变化时，均可有效地对周期性变化的参数进行分析，方案如图5所示。

第3篇

[关键词]正态模糊数;联系数;模糊多属性决

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.20.049

[中图分类号]O159;O225 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）20-0061-02

多属性群决策问题的理论与方法已经成为决策科学、系统科学和管理科学等领域研究的重要内容，它广泛应用于社会、经济、管理等多个领域。近年来，关于三角模糊数、梯形模糊数、直觉模糊数型的多属性决策已经有了广泛研究。但三角模糊数和梯形模糊数的隶属函数是线性隶属函数形态，在亦此亦彼性的刻画上虽然连续，但出现突变点，这种突变不符合中介过渡性质的渐变特征。但是正态模糊数在多属性决策中的应用还不多。桑广提出基于相似度与规范化理想解的决策方法。本文针对属性值、属性权重与专家权重都用正态模糊数表示的多属性决策问题，建立联系数决策模型，并给出决策步骤，实例验证本文方法的有效性。

1 预备知识

1.1 正态模糊数

定义1：若模糊数?的隶属函数为

则称?为正态模糊数.容易发现?是由a和σ2唯一确定，因此可以记为?=（a，σ2）。

正态模糊数的三种运算：设?=（a，σa2），?=（b，σb2），则有

（1）?+?=（a+b，σa2+σb2）

（2）λ?=（λa，λσa2）

（3），其中a≠0。

定义2：模糊数?的期望为

其中，期望E（?）代表着模糊数?的平均水平。特别地，当?=（a，σ2）时，E（?）=a。

定义3：模糊数?的方差为

其中。方差D（?）代表着模糊数?的平均水平。特别地，当?=（a，σ2）时，D（?）=σ2/2。

定义4：设?为正态模糊数，其信值函数为：

其中，为决策者的偏好。当?=（a，σa2），其可信度为

1.2 联系数

定义5：设A、B为非负实数，i∈[-1，1]，则称A+Bi是联系数，简称联系数。

根据集对分析，联系数A+Bi中的A称为联系数的同部，是相对确定的;Bi称为联系数的异部，具有不确定性，i为不确定数。一般用μ表示，记为μ=A+Bi。

联系数的运算法则：

（1）加法运算：μ1=A1+B1i，μ2=A2+B2i，则μ=μ1+μ2=（A1+A2）+（B1+B1）i。

（2）乘法运算：μ1=A1+B1i，μ2=A2+B2i，则：

μ=μ1μ2=A1A2+（A1B2+A2B1+B1B2）i

特别地有：（A+Bi）2=A2+（2AB+B2）i。

1.3 正态模糊数转化为联系数

设正态模糊数为?=（a，σ2），令A=a，B=σ，则A+Bi=a+σi为正态模糊数向联系数的转化公式。

2 基于联系数的正态模糊数型多属性决策问题

基于联系数正态模糊型多属性群决策问题可以描述为：决策方案集为X={X1， X2，…， Xm}，决策的属性集为U={U1， U2，…， Un}，决策专家群体集为D={D1， D2，…， Dl}，专家的权重ν={ν1， ν2，…， νl}，属性权重ρ={ρ1， ρ2，…， ρn}。该多属性决策过程可以分为以下几个步骤。

2.1 给定决策矩阵

第t个决策者关于属性对决策方案的决策矩阵为：

2.2 将正态模糊数型决策矩阵转化为联系数型矩阵

2.3 将联系数型矩阵标准化

为消除各属性的不同物理量纲对决策结果的影响，需要对原始决策矩阵进行规范化处理。

对效益型指标：

对成本型指标：

规范化后决策矩阵记为：

2.4 求决策群体中各专家的权重

因受到专家的地位、名望及所属专业和对决策问题的熟悉程度等因素的影响，使得每个专家不能同等的看待问题，同时个专家的权重也不能表示为一个精确的数值。在这里，我们根据专家的资历、经验等事先以正态模糊数的形式给出专家的权重，记为ν={ν1，ν2，…，νl}，其中νt=（aνt，（σνt）2）。νt均值越大，则代表专家的能力越强，其方差越小，说明在专家进行评价时越不容易出错。所以权重νt的均值越大，方差越小的专家在评价方案时越可信。由此对第t个专家进行评分，依据可信值函数φt=εaνt/（1-ε）（σνt）2计算专家的可信分值，其中ε在评价专家权重时对待其评价值的态度，如果看中专家的期望，则取0.5<ε<1。利用可信分值，按下面的公式求得每个专家的权重：

2.5 求群体决策矩阵

其中，。

2.6 求各个决策方案的综合评价值并择优

利用联系数的乘法与加法运算，求出每个方案的综合决策联系数，并计算出决策模，决策模越大的方案越优。

3 实例分析

通常一些大学采用教学（U1），科研（U2）和服务（U3）这三个属性作为评估的一级指标（属性），属性权重分别为：ρ1，ρ2，ρ3，根据评估标准对5个学院X1，X2，X3，X4进行评估打分，各指标下的评估信息用正态模糊数给出.决策群体集D={D1， D2，D3 }，各专家的权重集：。

3.1 给出决策矩阵

3位专家在不同的属性下对决策方案的决策值用正态模糊数来表示，决策矩阵如下。

3.2 将决策矩阵转化为联系数，得下列矩阵

3.3 确定专家权重

根据专家的经验及以往的资历等方面的了解，可以给出三位专家的正态模糊数权重为

ν=[ν1，ν2，…，νl]=[（75，52），（80，82），（90，62）]

利用可信度值公式可得三位专家的权重分别为：

3.4 求群体决策矩阵

3.5 求各个属性的权重

ρ=[0.327 4+0.030 4i 0.356 4+0.010 9i 0.316 2+0.010 5i]

3.6 求各个决策方案的综合评价值并择优

4 结 语

将正态模糊数理论引入到模糊多属性决策领域，复杂问题的解决将更加科学化、规范化。本文将正态模糊数转化为联系数简化了计算过程，最后以实例验证本文方法的可行性和有效性。

主要参考文献

[1]陈晓红，阳曦.一种基于三角模糊数的多属性群决策方法[J].系统工程与电子技术，2008（2）：278-282.

[2]Hwang C L， Lin M J. Group Decision Making under Multiple Criteria： Methods and Application [M]. Berlin： Springer-Verlag， 1987.

[3]曲文阁，周宏安.基于模糊语言评估和FOWA 算子的多属性群决策[J].武汉理工大学学报：信息与管理工程版，2013（4）：623-626.

[4]梁昌勇，戚筱雯，丁勇，等.一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用[J].运筹与管理，2013（1）：41-47.