[发明专利]一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法

说明书

本发明涉及一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，包括以下步骤：步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据；步骤S2：利用SCAD惩罚回归方法建立各评价指标与能源消费量之间的关系，并确定能源绩效评价的新指标体系；步骤S3：对新指标体系中的评价指标进行数据标准化处理，并利用熵值法测算新指标体系下的指标权重；步骤S4：利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序。该方法有利于对能源潜力进行有效评估。

技术领域

本发明涉及本发明属于能源潜力评估领域，具体涉及一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法。

背景技术

构建客观“清洁低碳安全高效”能源体系是实现能源高效利用的有效路径。目前，有关能源绩效潜力评估，体系构建过程中主观经验干扰过大，缺乏对主观干扰进行有效剔除的评估方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，该方法有利于对能源潜力进行有效评估。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，包括以下步骤：

步骤S1：确定样本区域，构建能源绩效评价指标体系，并获取数据；

步骤S2：利用SCAD惩罚回归方法建立各评价指标与能源消费量之间的关系，并确定能源绩效评价的新指标体系；

步骤S3：对新指标体系中的评价指标进行数据标准化处理，并利用熵值法测算新指标体系下的指标权重；

步骤S4：利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序。

进一步地，所述步骤S1中，确定样本区域n个，并构建能源绩效评价指标体系，其中评价指标共G个，然后获取数据。

进一步地，所述步骤S2中，利用SCAD惩罚回归方法建立各评价指标与能源消费量之间的关系，其具体方法为：

对于线性回归方程：

y＝Xβ+ε

其中，y为能源消费量，X为各评价指标，β为各指标对应的系数；令z＝X^Ty，引入惩罚函数p_j(·)，则包含惩罚项的方程形式为：

其中，λ为惩罚函数中的阈值参数，G表示初始指标体系中的指标个数，β_j表示第j个指标对应的系数；

对上式进行最小化求解；上式最小化等价于最小化，则有：

p_λ(|θ|)＝λ²-(|θ|-λ)²I(|θ|＜λ)

进一步可得：

其中，p_λ(|·|)表示λp(|·|)，具体含义为p(|·|)依赖于λ；θ表示等价式中的待估参数，为θ的估计量；I(·)表示示性函数；

同时，对于连续可导的惩罚函数采用如下方程：

上式求解为：

对于a值，通过交叉检验方法求解；

通过引入惩罚项，依据不同指标的系数特征，分别进行收缩，并将收缩后为0的指标剔除，进而得到新指标体系，包含m个评价指标。

进一步地，所述步骤S3中，对新指标体系中的评价指标进行数据标准化处理，具体为：