超效率dea模型python代码

在 Python 中实现超效率 DEA(数据包络分析)模型,可以借助专门用于 DEA 分析的库,例如 `pyDEA`。以下是一个完整的代码示例,展示如何使用 `pyDEA` 来构建和求解超效率 DEA 模型。 ### 数据准备 首先,需要定义输入和输出数据。DEA 模型通常用于评估多个决策单元(Decision Making Units, DMUs)的相对效率,因此需要提供每个 DMU 的输入和输出值。 ```python from pyDEA.DEA import DEA from pyDEA.InputData import InputData from pyDEA.OutputData import OutputData ``` ### 输入与输出数据定义 ```python # 定义输入数据 # 例如:三个输入指标,对应三个决策单元(DMU) input_data = InputData([10, 15, 12], ["Input1", "Input2", "Input3"]) # 定义输出数据 # 例如:三个输出指标,对应三个决策单元(DMU) output_data = OutputData([200, 300, 250], ["Output1", "Output2", "Output3"]) ``` ### 创建 DEA 模型并计算效率得分 ```python # 创建 DEA 对象 dea = DEA(input_data, output_data) # 计算效率得分 efficiency_scores = dea.get_efficiency_scores() ``` ### 输出结果 ```python # 打印每个决策单元的效率得分 for i, score in enumerate(efficiency_scores): print("Efficiency score for unit {}: {}".format(i + 1, score)) ``` ### 说明 - `InputData` 和 `OutputData` 类用于封装输入和输出数据,并支持多个 DMU 的批量处理。 - `DEA` 类负责构建 DEA 模型,并通过线性规划方法计算每个 DMU 的效率得分。 - 超效率 DEA 模型通过排除当前 DMU 的影响,评估其在其他 DMU 中的相对效率,从而避免传统 DEA 模型中效率得分无法区分多个高效 DMU 的问题[^1]。 ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

为你推荐:

Python内容推荐

包络分析,数据包络分析,Python源码.zip

包络分析,数据包络分析,Python源码.zip

包络分析,数据包络分析,Python源码.zip

SBM经济效率,操作代码以及数据,python代码

SBM经济效率,操作代码以及数据,python代码

内包含SBM经济效率等各类经济效率计算原理和直接运行的操作代码以及数据及学习课件资料,请结合博文使用

包络分析代码实现python,包络数据分析,Python

包络分析代码实现python,包络数据分析,Python

python3上实现数据包络分析(DEA),附原始代码,原数据

超效率DEA代码文件及说明文档

超效率DEA代码文件及说明文档

DEA 是由 Charnes 等人于 1978 年首次提出的, 第一个 DEA 模型为 CCR 模型。 它的优点非常明显, 如指标数据无需 量纲化, 决策者无需掌握决策单元 (DMU) 的内部生产机制, 只需要投入和产出数据就可以对DMU 进行效率评价。

DEAP软件,用于DEA模型

DEAP软件,用于DEA模型

DEA投入产出模型的分析,尤其是CCR模型,很实用

SBM-DEA_DEASBM_DEA非期望产出_DEA-SBM_SBM-dea_sbm_

SBM-DEA_DEASBM_DEA非期望产出_DEA-SBM_SBM-dea_sbm_

本代码求解有非期望产出的非导向SBM模型,仅供同学们科研学术使用

DEA模型教程

DEA模型教程

关于相对效率的测度,效率测度的DEAP软件视频教程,相对效率测度的免费书记

包括DEAp2.1 和DEAslover等几种计算DEA模型的软件.

包括DEAp2.1 和DEAslover等几种计算DEA模型的软件.

包括DEAp2.1 和DEAslover等几种计算DEA模型的软件,另附相关教程。

绿色全要素生产率测算代码(SBM模型、超效率SBM模型代码案例数据).txt

绿色全要素生产率测算代码(SBM模型、超效率SBM模型代码案例数据).txt

因文件较多,数据存放网盘,txt文件内包含下载链接及提取码,永久有效。失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见文章:https://blog.csdn.net/samLi0620/article/details/144520189

DEA-SOLVER

DEA-SOLVER

数据包络分析 用excel实现的 把excel宏的安全级别降低点

结果(超效率SBM、方向距离函数、EBM).rar

结果(超效率SBM、方向距离函数、EBM).rar

结果(超效率SBM、方向距离函数、EBM).rar

SBM模型、超效率SBM模型代码.txt

SBM模型、超效率SBM模型代码.txt

因文件较多,数据存放网盘,txt文件内包含下载链接及提取码,永久有效。 样例数据及详细介绍参见文章:https://blog.csdn.net/li514006030/article/details/138770568

DEA分析软件包

DEA分析软件包

DEA软件包,包括DEA Excel Solver、DEAP 2.1、mydea各种版本及说明

DEA分析详解[代码]

DEA分析详解[代码]

本文详细介绍了数据包络分析(DEA)的基本原理和应用,包括CCR模型和BCC模型的解释及其在效率评价中的作用。文章还提供了MATLAB和Python的代码实现,帮助读者理解和应用DEA方法。通过一个具体的案例分析,展示了如何利用DEA方法对妇幼保健机构的运营效率进行评估,并提出了改进建议。案例分析部分详细描述了数据预处理、模型建立和结果分析的过程,为读者提供了实用的参考。

DEA操作软件

DEA操作软件

文件里包含deap软件和详细操作视频,视频也对各种变量的含义和结果进行分析

matlab的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法.docx

matlab的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法.docx

matlab的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法.docx

非期望产出的DEA效率评价 (2014年)

非期望产出的DEA效率评价 (2014年)

将非期望产出作为投入应用到传统DEA模型上,解决了非期望产出生产活动的效率评价问题.结合生产可能集,将非期望产出直接反映到生产可能集中,建立了基于投入导向的径向和非径向两种DEA模型.并对两种DEA模型效率值的大小关系、相对有效性的等价性问题进行了证明,指出非径向DEA模型更能准确的实现效率定量评价.

DEAP-xp1.rar_数据包络 DEA 效率分析

DEAP-xp1.rar_数据包络 DEA 效率分析

数据包络方法DEA效率或绩效评价分析,有程序包和使用说明,操作简便

dea的matlab代码包-DEA:数据包络分析物料包络分析

dea的matlab代码包-DEA:数据包络分析物料包络分析

dea的matlab代码包Data-Envelopment-Analysis 在此主要透过一些范例来说明如何利用Python-Gurobi来建构资料包络分析模组(Data-Envelopment-Analysis, DEA) § Requirements python 3.6 gurobipy 6.5.2 以上版本 § DEA Models 此区文章主要针对以下DEA模型进行简介,并说明Python-Gurobi的建模流程: CRS(constant return to scale; input-oriented) :固定规模报酬投入导向模型 VRS(variable return to scale; input-oriented) :变动规模报酬投入导向模型 Relational network DEA Model :关联网络DEA模型 更新时间 文章 2018-01-29 2018-02-05 2018-01-30 § DEA Models Functions 针对上述DEA模型建构几个简单的DEA扩充函数,让使用者能够更轻松的利用这些DEA函数来进行效率分析,或者可由这些已建好的

DEA CCR_DEA_deap2.1_

DEA CCR_DEA_deap2.1_

Deap2.1 经典DEA模型代码CCR

最新推荐最新推荐

recommend-type

政府科技管理者如何高效评估科技成果的市场转化潜力?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

产业园区运营负责人如何实现园区内创新资源的智能配置?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

科技中介服务机构在为中小企业提供技术对接服务时,如何解决信息盲区与匹配低效问题?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

电力系统风储联合一次调频仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文提供了“电力系统风储联合一次调频仿真模型”的Simulink仿真实现方案,系统性地构建了风电与储能系统协同参与电力系统一次频率调节的动态仿真模型。该模型深度融合风力发电的波动性特征与储能系统的快速响应能力,设计了联合调频控制策略,通过Simulink平台实现了对电网频率扰动的精细化仿真分析。内容涵盖风储功率协调分配、逆变器控制(如VSG、下垂控制)、中点电位平衡、正负序分离、电网前馈补偿等关键技术模块,重点考察控制逻辑架构、关键参数整定及系统在动态工况下的频率响应性能,旨在验证风储联合系统在提升低惯量电网频率稳定性和调频效能方面的可行性与优越性。; 适合人群:具备电力系统分析、自动控制理论及新能源并网技术基础,熟练掌握Simulink/MATLAB仿真工具,从事电力系统稳定控制、新能源集成、储能应用等方向研究的研究生、科研人员及电力行业工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入探究风电与储能系统在电网一次调频中的协同控制机理与能量管理策略;②对比分析不同控制算法(如下垂控制、VSG、MPC等)对频率调节效果的影响;③支撑学术论文复现、科研项目仿真验证及新型电力系统工程方案的前期可行性研究。; 阅读建议:建议结合电力系统频率控制相关经典文献与最新研究成果,逐步调试模型中的控制参数,重点关注风储出力协调性、控制延时、响应速度及弱电网条件对整体调频性能的影响,推荐通过多场景对比仿真以深化对系统动态行为的理解。
recommend-type

产业园区如何实现科技资源的统一管理和动态监测?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

Rust系统编程与WebAssembly开发:LLVM IR教程及实战资源

LLVM IR(Intermediate Representation,中间表示)是LLVM编译器基础设施的核心抽象层,它是一种强类型、静态单赋值(SSA)形式的低级程序表示,兼具可读性与机器可处理性,既接近高级语言语义,又贴近底层硬件指令模型。本资源标题“llvm-ir-tutorial-Rust系统编程与WebAssembly资源”明确指向一个跨技术栈的深度实践型学习体系,其核心逻辑在于:以Rust语言为前端开发载体,通过显式生成、阅读、修改和优化LLVM IR,深入理解现代编译器后端工作原理;同时将该能力延伸至WebAssembly(Wasm)目标平台,打通从系统级安全编程到浏览器/边缘沙箱执行的全链路编译路径。Rust之所以成为该教程的理想语言载体,在于其零成本抽象、内存安全性保障(无GC)、对底层控制的精细支持(如裸指针、内联汇编、自定义分配器),以及其默认使用LLVM作为后端编译器(rustc基于LLVM),使得开发者能无缝切入IR层面进行调试与干预——例如通过`rustc --emit=llvm-ir`直接导出人类可读的`.ll`文件,或借助`llc`工具将IR进一步降级为特定架构的汇编代码。而WebAssembly则构成该知识体系的关键出口:Wasm并非直接运行Rust源码,而是依赖Rust编译器链(通过`wasm32-unknown-unknown`或`wasm32-wasi`目标)将Rust代码先编译为LLVM IR,再由LLVM的Wasm后端(`llvmlite`或`wabt`等工具链组件)将其转换为`.wasm`二进制模块;此过程高度依赖对IR结构的理解——例如函数签名如何映射为Wasm类型签名、全局变量如何转化为Wasm线性内存偏移、panic机制如何被重写为Wasm trap指令、以及如何通过`#[no_mangle]`和`extern "C"`控制符号导出以适配JS宿主调用。教程中所含的`src/`目录必然涵盖大量Rust源码示例,包括但不限于:手动编写`unsafe`块触发特定IR模式(如`llvm.memcpy`内建调用)、使用`#[inline(never)]`阻止优化以观察原始IR结构、通过`cfg(target_arch = "wasm32")`条件编译实现平台特化逻辑;`code/`子目录则极可能存放配套的LLVM IR片段(`.ll`)、已编译的Wasm二进制(`.wasm`)、对应的JS胶水代码及HTML测试页面,形成“Rust → IR → Wasm → JS”的完整验证闭环。`book.toml`表明该项目采用mdBook构建交互式技术文档,内容结构应严格遵循认知递进:首章解析LLVM IR语法规范(基本块、指令集如`%1 = add i32 %0, 42`、常量表达式、phi节点在循环中的作用);次章演示Rust到IR的映射规则(`Vec<T>`的内存布局如何体现为`alloca + store + load`序列、`match`表达式如何展开为`switch`或`br`链);第三章聚焦Wasm后端特性(Wasm的限制性类型系统如何迫使LLVM插入`i32.trunc_sat_f64_s`等饱和截断指令、WASI系统调用如何通过`call_indirect`间接调用实现);后续章节必涉及高级主题:利用`llvm::Pass` API编写自定义优化遍(如针对Wasm体积优化的死代码消除Pass)、通过`llvmlite`在Python中动态构造IR并JIT执行、对比`-C opt-level=z`(极致尺寸优化)与`-C lto=yes`(链接时优化)对IR形态的影响。`LICENSE`与`CHANGELOG`则体现工程严肃性:MIT/Apache-2.0双许可证确保Rust生态兼容性,而持续更新的变更日志反映对LLVM版本演进(如LLVM 16+对Wasm GC提案的支持)、Rust稳定版发布(如async/await IR表示变化)、Wasm标准进展(Interface Types、Exception Handling)的实时响应。`.github/`目录内应包含CI配置(如用`cargo llvm-ir`检查PR是否引入非预期IR膨胀)、自动化Wasm测试脚本(`wasm-validate`校验二进制合法性、`wabt`反编译IR比对)、以及Issue模板引导用户精准报告IR生成异常。综上,该资源绝非孤立的语法手册,而是一个融合编译原理、系统编程范式、Web前沿标准与工业级工程实践的立体知识网络,掌握它意味着不仅能写出高效安全的Rust代码,更能洞悉代码如何穿越抽象层级最终在异构环境中精确执行——这种穿透式理解力,正是当代高性能系统开发者与WebAssembly平台架构师的核心竞争力所在。
recommend-type

OpenStock:中小企业可用的开源库存管理系统

## 1. OpenStock 是什么:一个面向中小企业的开源库存管理系统,不是玩具项目 OpenStock 这个名字乍一听像某个云服务的子产品,但实际它是一个完全面向真实业务场景打磨出来的开源库存管理平台。我第一次在 GitHub 上看到它时,第一反应是“又一个 React + MongoDB 的练手项目”,点开 README 后才意识到——这东西真能用,而且已经在三家本地五金店、两家烘焙工坊和一家小型医疗器械经销商那里跑了一年多。它不追求炫酷的 3D 仓库可视化,也不堆砌微服务架构,核心就干一件事:让老板、仓管员、采购员三类角色,在同一套数据底座上,用最顺手的方式完成“入库→上架→出库→
recommend-type

HBuilderX里怎么让Cursor写好的代码直接跑起来?

### 如何在 HBuilderX 中运行 Cursor 编写的代码 为了实现这一目标,可以利用 `hbuilderx.commands.registerCommand` 方法注册自定义命令以便更好地集成 Cursor 功能于 HBuilderX 环境之中[^1]。具体来说,在 HBuilderX 的插件或者配置文件中加入如下所示的 JavaScript 代码片段: ```javascript hbuilderx.commands.registerCommand('cursor.runCode', async () => { try { // 假设这里执行Curso
recommend-type

Windows平台ESP32开发环境一站式搭建包:MSYS2、ESP-IDF v3.3与VS Code集成配置

ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
recommend-type

OpenStock:开源A股行情数据抓取与自动化选股策略工具

如果你盯盘一天只能看两三次,如果你复盘时总想搞清楚“今天到底哪些票资金在进、哪些在出”,又不想每天打开行情软件被广告和荐股弹窗轰炸,那“OpenStock”这个开源项目可能会刚好踩中你的需求。 OpenStock是一套面向个人投资者的开源行情数据抓取与分析工具,核心理念很简单:把A股每日的行情快照、涨跌停数据、板块资金流向、技术指标信号全部自动拉到本地,集中清洗入库,再用一套可扩展的选股策略引擎做二次筛选,最终输出你真正关心的“可以复盘、可以跟踪、可以留档”的数据结果。它适合三类人:一是没有编程基础但想用现成脚本做常用数据留档的交易者,二是刚入门量化、想用真实行情数据练手策略的开发者,三是已