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  • 成本中心组和标准层次有何区别
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    2015-12-07 16:26:54

    成本中心组和标准层次有何区别

    个人觉得标准层次是树状的结构,而成本中心组是平面的结构,并且标准层次是必须的,而成本中心组是可选的。

    标准层次中的节点可以是成本中心或成本中心组。

    并且我觉得成本中心组和成本中心是一个级别的,它和标准层次不具有可比性。

    一般成本中心和利益中心是一一对应,成本中心组要在成本中心以上 

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    两个需求理论

    • 对于产品经理,有两个非常经典的需求理论,就是“马斯洛需求层次理论”和“KANO模型”。

    在这里插入图片描述

    • 马斯洛需求层次理论就不用多说了,初高中的时候课本里就提到过。马斯洛把一个人的需求分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现的需求,一般来说,这五个需求映射到产品上,则越是金字塔底部的需求,需求面越大,但ARPU可能越小,比如肚子不饿的生理需求,10块钱的炒粉就可以满足。

    在这里插入图片描述

    • KANO模型,是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

    KANO模型把产品需求分成五类:

    1. 基础型需求
      基础性需求是一个产品最基础的功能,这个需求不能够被满足,则产品就不能正常使用,比如IM软件的打字聊天功能,美颜软件的拍摄功能等等。

    2. 期望型需求
      期望型需求的效果,是让用户满意度提升。比如微信聊天中的表情包,用户期望有一种俏皮的、不局限于文字的聊天方式,表情包恰好满足了用户这一点。

    3. 兴奋(魅力)型需求
      兴奋型需求也称为魅力型需求,是超出用户预期的,让用户满意度大幅提升的需求。比如微信的“拍一拍”和动态表情,用户并没有这个功能的预期,但微信做出来之后,大家也玩儿得不亦乐乎;还有当年的微信红包,用户突然发现微信中就可以直接发红包了,足不出户,就能完成拜年互动,于是,一个春节,借着红包的力量,微信支付一下子成为可以比肩支付宝的支付平台。
      例如:拍一拍和动态表情

    • 值得注意的是,这五种需求类型,并不是一成不变的,随着行业的进步,他们之间可能会发生转变。比如微信红包在刚推出时,属于魅力型需求,但随着红包成为趋势,用户也要求其他社交产品做红包功能,这就变成了期望型需求。
    1. 无差异型需求
      无差异性需求则是用户并不在意的需求,无论有或没有,用户体验都并不会产生较大的影响,用户满意度也并不会提高或降低。做无差异性需求看似是一个鸡肋的、无意义的行为,但在当下互联网产品大幅度内卷的情况下,几乎每个平台类APP都在疯狂堆砌这些功能,试图抢占用户时间——打车软件做团购、团购软件做打车、地图软件做购物、工具软件做内容,这大抵就是做产品的歧路罢(当然,实际上也有公司战略的考虑)。

    2. 反向型需求
      顾名思义,反向型需求就是做了之后,用户体验和用户满意度会下降的需求。在这里我忍不住要吐槽知乎,现在的知乎,充斥着各种小故事小短文,最关键的是,小故事读着正爽,来了一句“ 最低0.3元/天开通会员,查看完整内容 ”,掐死知乎的心思都有了。值得一说的是,现在的互联网产品中,反向型需求一般是因为商业诉求同用户体验产生了矛盾,做产品是为了盈利,追求效益无可厚非,而产品经理,就要在商业诉求和用户体验中反复横跳,做放纵与克制间的守夜人。

    马斯洛需求层次理论,说得是人性。KANO模型,对应着产品功能。

    展开全文
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  • 凝聚聚类与层次聚类

    2022-03-06 10:48:28
    层次聚类树状图 凝聚聚类生成了所谓的层次聚类(hierarchical clustering)。聚类过程迭代进行,每个点都从一个单点簇变为属于最终的某个簇。每个中间步骤都提供了数据的一种聚类(簇的个数也不相同)。时候,...

    最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》,在csdn以博客的形式做些笔记。

    凝聚聚类算法简述

    凝聚聚类(agglomerative clustering)指的是许多基于相同原则构建的聚类算法,这一原则是:算法首先声明每个点是自己的簇,然后合并两个最相似的簇,直到满足某种停止准则为止。scikit-learn 中实现的停止准则是簇的个数,因此相似的簇被合并,直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接(linkage)准则,规定如何度量“最相似的簇”。这种度量总是定义在两个现有的簇之间。

    scikit-learn 提供了下面三种链接准则:

    1.ward,ward为默认的选项。word挑选两个簇来合并,使得所有簇的方差增加最小。这通常会得到大小差不多相同的簇。

    2.average,将簇中所有点之间平均距离最小的两个簇合并。

    3.complete,将簇中点之间最大距离最小的两个簇合并。

    ward 适用于大多数数据集。如果簇中的成员个数非常不同(比如其中一个比其他所有都大得多),那么 average 或 complete 可能效果更好。

    下面将举一个例子来说明算法的实现流程

    最开始时,每个点各成一簇 。然后 在每一步中,距离相聚最近的两个簇被合并。在上图所示过程中,前四步为两个单点簇合成为两点簇。而在第五步,有一个两点簇被扩展到三点簇。一直到了第九步,只剩下三个簇。由于我们指定寻找三个簇,因此算法结束。

    接下来我们来看看凝聚聚类对简单的三簇数据的效果:

    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    X, y = make_blobs(random_state=1)
    agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
    assignment = agg.fit_predict(X)
    mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], assignment)
    plt.xlabel("Feature 0")
    plt.ylabel("Feature 1")

    对于这个简单的数据集,算法完美地完成了聚类。虽然说凝聚聚类的scikit-learn实现需要你指定希望算法找到的簇的个数,但凝聚聚类方法为选择正确的个数提供了一些帮助,下面让我们来看看时何种帮助。

    层次聚类与树状图

     凝聚聚类生成了所谓的层次聚类(hierarchical clustering)。聚类过程迭代进行,每个点都从一个单点簇变为属于最终的某个簇。每个中间步骤都提供了数据的一种聚类(簇的个数也不相同)。有时候,同时查看所有可能的聚类是有帮助的。下图叠加显示了本文最开始例子的所有可能的聚类,有助于深入了解每个簇如何分解为较小的簇:

    虽然这种可视化为层次聚类提供了非常详细的视图,但它依赖于数据的二维性质,因此不 能用于具有两个以上特征的数据集。但还有另一个将层次聚类可视化的工具,叫作树状图 (dendrogram),它可以处理多维数据集。

     但是对于scikit-learn而言,目前并没有绘制树状图的功能。但我们可以采用SciPy来生成树状图。SciPy提供了一个函数,接受数据数组 X 并计算出一个链接数组(linkage array),它对层次聚类的相似度进行编码。 然后我们可以将这个链接数组提供给 scipy 的 dendrogram 函数来绘制树状图。下面给出代码和运行结果:

    # 从SciPy中导入dendrogram函数和ward聚类函数
    from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, ward
    X, y = make_blobs(random_state=0, n_samples=12)
    # 将ward聚类应用于数据数组X
    # SciPy的ward函数返回一个数组,指定执行凝聚聚类时跨越的距离
    linkage_array = ward(X)
    # 现在为包含簇之间距离的linkage_array绘制树状图
    dendrogram(linkage_array)
    # 在树中标记划分成两个簇或三个簇的位置
    ax = plt.gca()
    bounds = ax.get_xbound()
    ax.plot(bounds, [7.25, 7.25], '--', c='k')
    ax.plot(bounds, [4, 4], '--', c='k')
    ax.text(bounds[1], 7.25, ' two clusters', va='center', fontdict={'size': 15})
    ax.text(bounds[1], 4, ' three clusters', va='center', fontdict={'size': 15})
    plt.xlabel("Sample index")
    plt.ylabel("Cluster distance")

     树状图在底部显示数据点(编号从 0 到 11)。然后以这些点(表示单点簇)作为叶节点绘制一棵树,每合并两个簇就添加一个新的父节点。 从下往上看,数据点 1 和 4 首先被合并。接下来,点 6 和 9 被 合并为一个簇,以此类推。在顶层有两个分支,一个由点 11、0、5、10、7、6 和 9 组成, 另一个由点 1、4、3、2 和 8 组成。这对应于图中左侧两个最大的簇。 树状图的 y 轴不仅说明凝聚算法中两个簇何时合并,每个分支的长度还表示被合并的簇之 间的距离。在这张树状图中,最长的分支是用标记为“three clusters”(三个簇)的虚线表示的三条线。它们是最长的分支,这表示从三个簇到两个簇的过程中合并了一些距离非常 远的点。我们在图像上方再次看到这一点,将剩下的两个簇合并为一个簇也需要跨越相对较大的距离。

    展开全文
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    摘要

    52f363c7857a5f1b546cbcb441dca41e.png

    AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法通常被运用于解决多目标、多标准、多要素、多层次的非结构化的复杂决策性问题,特别是战略决策性问题,在建筑、规划、风景园林等相关领域中的运用十分广泛。本文主要回顾与分析层次分析法在历史街区相关理论研究和实践进展中的应用,从历史街区评价模型的研究与实践和层次分析法在历史街区评价模型中的应用现状展开探讨与总结。

    关键词:AHP法;层次分析法;历史街区;量化权重分析

    图片来源:网络

    引 言

    历史街区作为一种动态型的城市遗产,它既是城市文脉与记忆的传承,又和当下人们生活紧密相关,是关乎城市空间结构与文化传承,实现城市可持续发展的重要组成部分。随着我国历史街区保护更新进入新的发展时期,历史街区在理论概念上更加清晰,整治手段上更具有针对性,研究内容上更具多样性,分析方法上也更加注重定性与定量相结合。

    AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家T. L. Saaty教授于20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的决策分析方法[1],现已成为历史街区保护与更新研究中广泛运用的科学调查分析方法。虽然发展至今只有50年的应用历程,但是因其具有高效、实用的特点而被广泛运用于建筑科学与工程科学中,并逐渐发展应用于风景园林、地产开发、节能等多种建筑学科衍生行业中。

    基于此,本文选取层次分析法这一常运用于历史文化街区中的量化调查分析方法进行分析,为历史街区的量化研究提供参考。

    1 国内历史街区评价模型的研究与实践

    20世纪末期,我国历史街区保护更新与规划的研究课题主要以理论基础构建与风貌整治为研究方向,以定性研究为主要研究手段。进入21世纪,历史街区研究的核心问题发生转变,从基础理论与历史风貌逐步转向历史街区地段与城市整体复兴及公众参与,与之相对应的研究内容与研究方向上更加多元化[2]。同时研究方法也不断创新,其重要突破主要表现在多样化的理论模型构建,发展至今历史街区相关研究的评价模型越发成熟,模型构建的方法也更加综合。

    为了更全面地梳理层次分析法在历史街区评价模型的具体研究与实践,本文对目前已有的评价模型进行归纳与分类,纵观目前国内现有对于历史街区评价模型的研究可以发现归纳为三大类[3],第一类为基于专家学者及相关研究工作者对于历史街区的客观理论判断评价,第二类为从历史街区主观使用者角度出发对建筑、景观、环境等空间特征展开评价,第三类为将以上两大类综合使用(图1)。

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    图1:历史街区评价角度模型分类

    (作者自绘)

    1.1 客体理论评价

    客体理论评价的方法按评价理论构建方式不同主要分为两类,一类是直接通过数理计算等方式进行评价,另一类是根据专家等经验判断选取理论判断标准,并通过定性定量权重赋值评判作为评判标准进行评价。客体理论评价中,数据获取方式主要来源于数理分析公式与软件与专家经验的理论判断,数据分析与评价方法以定量分析方法为主,包括层次分析法、专家咨询法等。

    在历史街区基础性评价研究中,评价模型常应用于历史街区空间可达性、可见性研究,在近几年较为普遍应用于历史街区实践项目中的分析方法有空间句法和GIS。其中空间句法的相关理论提出较早,如今已具有完整的理论体系与成熟的方法论及空间分析软件技术。空间句法不仅关注局部的空间可达性,而且强调历史街区整体的空间通达性和关联性。通过 GIS 对空间可达性进行评价,可以综合考虑人口分布、交通成本等因素获得研究空间的可达性的分布特点。在历史街区特征评价方面,客体理论评价主要关注于历史街区空间构成的历史表征。

    总体来说客体理论评价的目的在于客观地对物质空间进行评价,进一步对历史街区的更新设计提供依据。

    1.2 主体使用评价

    主体使用评价模型中评价标准的获取根据使用者调研结果获取相关定性评价信息,对评价标准进行赋值,对数据进行定量的分析,最终以数理的形式体现出多方面比较结果。主体使用评价的数据获取主要通过现场调研、问卷调研与访谈的形式获取使用者的反馈信息结合数据分析获得评价模型,常用数据分析方法为层次分析法、模糊评价法、专家咨询法等。

    主体使用评价中从主体使用角度出发的历史街区基础评价,关注点集中在历史街区的物质要素,以空间舒适性为代表,评价内容上大致围绕历史街区的尺度、界面、功能、环境、设施等五方面,依据五方面内容设定评价标准构建评价模型。在属性特征评价中研究内容不仅仅局限于历史街区空间内部的舒适及使用程度,往往从人类学与社会学基础上展开分析使用者社会结构与城市空间结构之间的关系评价。

    主体使用角度下的评价目的在于通过使用者角度构建评价模型,一方面可以直观地获取使用人群的反馈为历史街区空间优化设计提供依据,另一方面通过数据可以发现导致不同评价结果的具体原因,从而进行理论总结。

    1.3 综合客体理论与主体使用评价

    综合客体理论与主体使用的方法依据评价目的不同分为两种类型,包括综合定性评价以及综合定量评价。综合客体与主体的评价模型构建中,数据获取方式与分析方法为以上两种研究方法的综合。将数据结果与评价结果进行综合分析,使得分析结果更加可视化与科学化。

    由上述分析总结,虽然历史街区相关评价角度与研究方向多变,但评价方法与模型构建步骤上则较为相似,这也使得层次分析法作为数据分析与评价方法在历史街区评价模型构建中具有普遍适用性。

    2 层次分析法在历史街区

    评价模型中的应用

    2.1 层次分析法应用概述

    根据上文对于历史街区不同评价角度的分类,不难发现不论在客体理论评价、主体使用评价或者综合二者的评价角度下,层次分析法均可以应用于量化评价标准分析与评价模型构建中。其具体作用主要表现在,评价模型搭建过程中用于计算各因素间的相对重要程度及量化表现它们之间的影响与协同作用。

    层次分析法可以确保历史街区评价模型的可信度,减少主观判断对因素确定的影响,通过层次结构模型的建立、评价指标权重计算、综合评价得分计算与依赖性检验四部分分析过程,层次分析法可以将复杂的因素划分成组,根据评价因素间的支配关系搭建有序的阶层次结构,比较各因素在层次中的相对重要性,建立各层次的评判矩阵,通过计算得各评价因素的权重值,较合理地进行定性问题定量化处理。

    层次分析在理论模型构建中也可以与其他问卷权重分析方法综合使用,根据问卷权重分析方法的原始数据来源不同可以将其划分为三类:主观赋值法、客观赋值法与综合赋值法(图2)。在实际应用中,尤其是在综合客观理论评价与主观使用评价下,较常见将主观赋值法与客观赋值法综合使用提高权重的准确度。

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    图2:问卷权重分析方法分类

    (作者自绘)

    2.2 层次分析法在历史街区中的应用现状

    层次分析法在历史街区评价模型构建中常应用于分析历史街区的景观特征、空间活力、环境质量及保护现状等。基于前文在不同评价角度下对历史街区评价模型的分类对层次分析法在历史街区评价模型的应用现状展开分析与探讨(表1)。

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    表1:应用模式参考

    (信息来源:由作者总结相关文献信息)

    2.2.1 客体理论评价角度下层次分析法的应用

    (1)层次分析法应用于历史街区公共安全评估

    历史街区公共安全评估中,以五大道历史文化街区公共安全现状综合评价模型为例(图3),通过“质—量相结合”的途径,利用层次分析法构建评价模型,其中评价要素包括物质空间的安全性、自然环境的特征、人群的行为活动、安全设施的合理性及街区的管理能力五个方面并依据准则层设定具体指标并结合专家咨询与实地调研对五大道内地块进行综合安全评判。 研究目的主要在于探索适合历史文化街区公共安全的评价理论和方法。 通过建立了历史文化街区公共安全评价模型.对影响历史文化街区公共安全的各类致灾因素作用机制分析并利用评价模型对具体实例进行了分析和验证[4]。 76a803dd714dcd7a524a840158b8dfd7.png 图3:五大道公共安全现状综合评价体系 (作者依据资料改绘)

    (2)层次分析法应用于历史街区保护研究

    在历史街区保护研究中,主要运用层次分析法构建历史街区保护影响体系,利用模糊评价确定因素评语集与权重,从而构建定性、定量及定位相结合的保护评价模型[5]。其优势主要表现在,利用层次分析法所构建的评价指标体系适用于对历史街区现状的总体评估,真实地反映历史街区的保护状况并且可以突出单个因素的影响结果,同时,利用GIS的空间数据处理、管理、查询和分析功能,将原来的基于数据的理解转化为基于评价模型的理解便于交互式对比与分析。

    2.2.2 主体使用角度下层次分析法的应用

    (1)层次分析法应用于历史街区活力度评价

    根据作者总结的相关文献,关于历史街区活力度评价中主要包括历史街区活力综合评价与公共空间活力评价。依据评价对象与主题的差异,评价模型构建与标准的选取也存在差异:历史街区活力综合评价中关于评价因子的确定主要是从“物质需求、社会需求、规划建设需求、发展需求”四方面来综合考量,其中“社会需求”影响下的社会活力为历史街区活力判断标准[6];历史街区公共空间活力评价体系的构建基于使用者群体对街区公共空间不同活力影响因子的关注度与满意度的基础上遴选评价因子[7]。

    51b780a973a8a6d7b16e2115f5286984.png

    图4:五大道历史街区景观的物质要素

    (图片来源于网络)

    0d854a1f3f531ac606cb66b487c0d0f7.png 图5:骑楼历史街区景观的物质要素 (图片来源于网络)

    (2)层次分析法应用于历史街区景观评价

    层次分析法应用于历史街区景观评价可以划分为三类:综合景观评价、景观满意度评价与景观构成要素中某一要素评价。评价模型构建与评价标准的选择都主要围绕历史街区景观的物质要素与文化要素及其他组成部分。

    物质要素主要围绕历史街区范围内的植物、建筑、小品、服务设施、铺装纹样等。以主体使用的角度展开评价的模型中更应关注使用人群的活动与反馈,因此历史街区的文化要素不仅仅只包含景观设计中的文化要素与历史风貌现状,还应包括非物质的文化元素如民间习俗,特定风俗活动等等。其他方面还有历史街区的旅游功能评价、活动空间价值评价等,具体评价标准及评价因子的选取还需根据研究对象进行调整。

    e8c01a65f20fa3fb1b20442e591f5578.png 6a602f696945ed088edaaea389316acb.png 图6:文化要素与人群活动 (图片来源于网络)

    以五里街骑楼历史街区景观满意度评价为例,首先进行实地调研和收集民众调查问卷,其次依据层次分析法和专家咨询法研究骑楼历史街区的景观并建立其满意度评价体系(图4),评价标准层包括基本环境、植物景观、服务设施及小品、建筑景观和旅游功能五项因素,最后应用满意度评价模型及调研问卷所获数据对骑楼历史街区各要素展开评价。依据结果对比发现,使用人群对建筑景观表现出“较为满意”而其他因素均为“基本满意”。同时依据层次分析法还可以获得每一因素的下层指标层分值从而对每部分内容进行更为深入地分析[8]。

    cb674207873740f4ea18768eadf2bb3c.png 图7:五里街骑楼历史街区景观满意度评价体系 (作者改绘)

    2.2.3 综合角度下层次分析法的应用

    利用层次分析法构建历史街区综合评价模型中,评价标准的选择与评价因子的确定更具有综合性,不仅需要考虑历史街区内部的基本要素,还需要考虑历史街区的长期运营与规划,主要包括历史街区的空间环境要素、经济发展要素、社会文化要素及历史街区的运营管理等方面[9]~[10]。

    以哈尔滨花园街历史文化街区综合评价为例(图5),评价模型的构建综合考虑了历史街区的特色价值、保护开发与现状保存三方面因素,因素评价层中对于因素的选取综合了客体理论评价与主体使用评价。研究方法上,首先利用定性分析总结花园街区现状特征,定量研究上应用专家咨询法与层次分析法构建评价模型确定因素权重并应用评价模型对花园街历史街区进行综合评价,获得各项指标评分并对各项因素展开针对性分析与讨论,为历史街区保护规划与发展提供依据。

    ffaf47e75a5884bb5eb14ebdf6d9d076.png 图8:哈尔滨花园街历史文化街区综合评价体系 (作者改绘)

    综上总结,层次分析法作为定性与定量相结合的调查分析方法,其应用于历史街区相关研究课题中的特点主要表现在:

    第一,方法具有普适性,层次分析法普遍适用于历史街区的景观评价、综合评价、安全评价等多角度多方面的定性与定量相结合的相关研究中;

    第二,内容具有针对性,层次分析法在使用中所具有的针对性主要表现在评价体系搭建过程中对于评价标准层的确定,评价标准与评价因子的确定应根据研究对象与主题而进行反复筛选;

    第三,运用具有综合性,层次分析法在历史街区相关课题研究中常与其他研究方法综合运用以提高评价模型的科学性与实践性,在评价模型构建中与专家咨询法、模糊评价法综合使用确定各评价因素权重。在模型构建完成后,结合GIS等研究方法对具体研究对象展开验证,可以提高模型的准确性与实用性。

    3 总结与思考

    从历史街区本身的空间特征分析,历史街区具有很强的综合性、复杂性及地域性,决定了历史街区更新保护与规划的相关研究受到多方因素的影响,传统的定性研究很难精确表示某一具体的影响因素及其影响程度,所以在定性研究的基础上需要结合定量的多层次、多因子的综合评价展开分析。

    不论是在客体理论评价、主体使用评价或综合评价的角度下,层次分析法都可以有效确定评价因素与其权重,但不同评价角度下所构建的评价模型各有所长。客体理论评价因其数据及标准的确定多半来自相关领域专家而更具科学性,但其容易忽视对象的特点,普适性的理论不一定适用于对象的全部特征。主体使用评价作为自下而上的评价模式更加切合使用者的实际情况但容易受到主观因素的影响且工作量较大,效率较低。综合理论判断与主体使用的角度下,对于部分已经形成理论共识的评价因子,可以利用理论判断,减少主体使用评价带来的工作量,同时又保留了评价角度的针对性,但评价标准的科学性需要反复与验证才可以形成理论共识。

    总体来说,层次分析法作为问卷权重分析方法中一种代表分析方法具有很强的实践性,但是在使用过程中也存在一定的不足,如利用层次分析法构建评价体系时,评价标准的选取容易受到主观因素影响,评价标准的筛选过程也较为繁琐等。因此,为了减少上述缺陷所带来的影响,在历史街区相关研究中可以考虑将层次分析法与其他研究方法组合使用,从客体理论与主体研究两方面展开综合评价与验证才能更加确保研究内容的科学性,更能切实解决历史街区保护、更新与规划过程中的实际问题。

    参考文献:

    [1]章俊华.规划设计学中的调查分析法(12)——AHP法[J].中国园林,2003(05):38-41.

    [2]黄勇,石亚灵.国内外历史街区保护更新规划与实践评述及启示[J].规划师,2015,31(04):98-104.

    [3]何善思. 历史街区公共交往空间综合评价体系研究[D].华南理工大学,2015.

    [4]王冠坤.AHP-模糊综合评价法在历史文化街区公共安全风险评估中的应用——以天津五大道为例[J].天津城市建设学院学报,2012,18(04):236-241.

    [5]石若明,刘明增.应用模糊综合评判模型评价历史街区保护的研究[J].规划师,2008(05):72-75.

    [6]严钧,黄咏馨,邹芳,罗启文.基于AHP技术的长沙文庙坪历史街区活力评价研究[J].高等建筑育,2019,28(03):25-31.

    [7]雷诚,谢佳琪.居住型历史街区公共空间活力评价体系建构及应用——以苏州大儒巷历史街区为例[J].中国名城,2018(06):77-84.

    [8]艾嘉蓓,裴浩成,黄望庭,黄启堂.基于AHP法的骑楼历史街区景观满意度评价[J].小城镇建设,2019,37(06):108-114.

    [9]陶琳. 哈尔滨花园街历史文化街区综合评价与保护更新策略研究[D].哈尔滨工业大学,2010.

    [10]赵炜瑾. 历史街区文化生态健康度评价研究[D].天津大学,2018.

    主心心编:王洪成

    执行主编:李佳滢

    供心心稿:金雅文

    编心心辑:金雅文

    审心心核:周子茹

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  • 正确理解层次方框图

    千次阅读 2021-07-17 13:12:11
    正确的层次方框图示例: 图片来源:https://blog.csdn.net/qq_15037231/article/details/60467793 注意:在网上搜索层次方框图会出现很多类似的图,但很多都是错的。层次方框图用树形结构的一系列多层次的矩形框...
  • sum(B2[!0]{len(C2)>0}) 这样写 就是 统计C2不为空的所有B2的和 sum(E4[!0]{B4=“开挖”}) 统计E4扩展的数据,条件是 和E4扩展里同一行的B4扩展里的=“开挖” 的才统计,看图 统计结果是:3
  • 数据可视化笔记8 层次数据可视化

    千次阅读 2021-04-27 17:12:20
    概括 层次数据的概念 节点链接法的概念及主要布局方法 空间填充法的概念及主要布局方法 混合型
  • 《DataFocus 数据可视化》 第五章 时变数据可视化 《DataFocus 数据可视化》 第四章 地理信息可视化 《DataFocus 数据可视化》 第 三章 数据可视化 ...层次数据在可视化中经常会遇到,其作为最常见的...
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  • 树形结构与层次结构相互转换

    千次阅读 2016-07-09 14:22:15
    层次遍历的基础上,保存层数信息即可public void RTParseDirective(LinkedList<RuleTree> rts){ for(RuleTree rt: rts) { Directive dir = new Directive(); //场景头 dir.setId("16");
  • 然后用以下程序就好了:%层次分析法的matlab程序 %%%%diertimoxingyiclc,cleardisp('输入判断矩阵');% 在屏幕显示这句话A=input('A=');% 从屏幕接收判断矩阵[n,n]=size(A);% 计算A的维度,这里是方阵,这么写不太好x=...
  • 层次分析matlab代码肌肉协同识别 该存储库提供用于提取和处理实验数据的Python代码,以及用于肌肉协同识别和结果绘制的代码。 有关实验程序,肌肉协同作用假设以及结果分析的详细信息,请参阅我的 牧生 3月〜6月;...
  • 基于层次分析法的模糊综合评价模型的推广怎么样问题详情:基于层次分析法的模糊综合评价模型的推广怎么样啊?哪位大虾回答:看看,肯定能学到不少东西~!~!~#!~!~!~!~253453163参考回答:楼主很不错呢!大家好,随雪流月,...
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  • 软件工程-软件结构图、层次图、层次方框图的关系

    万次阅读 多人点赞 2018-10-10 23:19:08
    (在学习了软件工程这门课,太多的知识点,而且有些知识点很容易混淆,下面... 层次图用来描绘软件的层次结构。很适于在自顶向下设计软件的过程中使用。用此图表示自顶向下分解所得系统的模块层次结构,H图又可称为...
  • 数据仓库数据湖之间有何区别

    千次阅读 2019-03-19 17:09:00
    另一方面是为了传统关系型数据库的二维表区别开来,于是就了数据立方体的称呼(见下图)。 OLAP的操作是以查询——也就是数据库的SELECT操作为主,但是查询可以很复杂,比如基于关系数据库的查询可以多表...

空空如也

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层次与层次有何区别