一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法

1.一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，其特征在于，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；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 T y， 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)＝λ 2 -(θ-λ) 2 I(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；所述步骤S3中，利用熵值法测算新指标体系下的指标权重，具体为：其中， 第j个指标的熵为H j ，p ij 为x i ′ j 在所有标准化数值加总中的比例，k为计算熵值的参数；每个指标权重为： 且 所述步骤S4中，利用TOPSIS模型计算能源绩效评价指数，并得到最终绩效排序，其具体方法为：对于能源绩效评价指标体系，计算加权矩阵并确定最优解 与最劣解 R＝(r ij ) n×m ,r ij ＝ω j ·x i ′ j (i＝1,2,3,...,n；j＝1,2,3,...,m)其中，r ij 为x ij 加权标准化后的值；R为对应的加权标准化矩阵；各评价单元到最优解、最劣解之间的欧式距离为：计算第i个区域的能源绩效评价指数C i ： C i ∈[0,1]，并对指数进行排序，得到最终绩效排序。 2.根据权利要求1所述的一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，其特征在于，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。 3.根据权利要求1所述的一种基于SCAD惩罚回归的熵权TOPSIS能源潜力评估方法，其特征在于，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：X＝(x ij ) n×m (i＝1,2,3,...,n；j＝1,2,3,...,m)其中，x ij 为第i个区域的第个j指标值，共有区域n个，共有指标m个；x i ′ j 为x ij 标准化后的值。