論巖土施工企業(yè)生產(chǎn)效率預(yù)測與評估方法

廖輝輝

摘要：根據(jù)已知數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點，進(jìn)行回歸分析形成線性的預(yù)測函數(shù)，對其顯著性進(jìn)行比較并進(jìn)行優(yōu)化處理，突破常規(guī)的用一次函數(shù)進(jìn)行線性擬合的方法，最終建立起比線性預(yù)測函數(shù)精度更高的多元非線性關(guān)系的預(yù)測數(shù)學(xué)模型。對某巖土工程施工企業(yè)連續(xù)7個月在每個月的工程項目投入產(chǎn)出觀測值與預(yù)測值進(jìn)行比較，對其生產(chǎn)效率進(jìn)行分析評估。這種分析方法也適用對其它領(lǐng)域的研究分析。

關(guān)鍵詞：回歸分析;擬合函數(shù);顯著;效率

Abstract： According to the known data structure characteristics， regression analysis is carried out to form a linear prediction function， and its significance is compared and optimized， which breaks through the conventional method of linear fitting with primary function， and finally establishes a prediction mathematical model of multi-element nonlinear relationship with higher accuracy than the linear prediction function. This paper compares the observed value and predicted value of the project input and output of a geotechnical engineering construction enterprise in each month for seven consecutive months， analyzes and evaluates its production efficiency. This method can also be applied to other fields.

Key words： regression analysis;fitting function;significance;efficiency

1? 回歸分析建立初步預(yù)測函數(shù)

1.1 已知數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點

已知數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點見表1。

1.2 回歸分析

以Q為因變量，L和K為自變量進(jìn)行回歸分析，方差分析結(jié)果如表2、表3所示。

根據(jù)回歸分析的結(jié)論得出回歸方程即擬合函數(shù)：Q=-79.75+15.09×L+0.70×KF≥F1-α（m，n-m-1）時，回歸效果顯著，由方差分析有F=554.9319267>F0.95（2，4）=6.94，所以回歸方程顯著。

2? 比較并優(yōu)化預(yù)測函數(shù)

2.1 數(shù)據(jù)比較

根據(jù)前面所求的擬合函數(shù)即回歸方程Q=-79.75+15.09×L+0.70×K求出預(yù)測值與觀測值的偏差率，數(shù)值及圖像直觀對比如表4、圖1、圖2所示。

2.2 數(shù)據(jù)優(yōu)化

圖可見，回歸方程對總體的擬合效果顯著，在序號為3、4、5、7項偏差較大，第4項偏差高達(dá)161.88%，可見擬合效果在局部范圍存在較大缺陷，需進(jìn)一步完善優(yōu)化。

保持產(chǎn)值Q不變，對人力投入L和資金投入K進(jìn)行數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換，見表5。

以產(chǎn)值Q為因變量， L2和lnK為自變量進(jìn)行回歸分析，方差分析結(jié)果如表6、表7。

根據(jù)回歸分析的結(jié)論得出回歸方程即擬合函數(shù)：Q=-28.85+0.97×L2+9.95×lnKF≥F1-α（m，n-m-1）時，回歸效果顯著[1]，由方差分析有F=5118.1705>F0.95（2，4）=6.94，所以回歸方程顯著。

根據(jù)回歸方程Q=-28.85+0.97×L2+9.95×lnK，求出預(yù)測值與觀測值的偏差率，數(shù)值及圖像直觀對比如表8。

以L2（X1）為自變量時，產(chǎn)值Q（Y）的預(yù)測值與觀測值對比圖，圖3。

以lnK（X2）為自變量時，產(chǎn)值Q（Y）的預(yù)測值與觀測值對比圖，圖4。

從上方表格和圖像明顯可見預(yù)測值與實際值幾乎重合，回歸方程效果顯著，最大偏差為第4項，相對偏差控制在5.39%以內(nèi)，對總體及各點擬合均比前次所求回歸方程顯著。用Q=-28.85+0.97×L2+9.95×lnK進(jìn)行預(yù)測效果更好，將此式作為投入產(chǎn)出預(yù)測函數(shù)。

特別指出，在進(jìn)行優(yōu)化處理時為何將多元一次線性回歸方程即初次擬合的預(yù)測函數(shù)Q=-79.75+15.09×L+0.70×K轉(zhuǎn)為含有冪函數(shù)和對數(shù)函數(shù)的多元非線性的預(yù)測函數(shù)關(guān)系式Q=-28.85+0.97×L2+9.95×lnK，以及如何在眾多的函數(shù)關(guān)系中選定何種函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理，需要另外進(jìn)行專題討論，本文中不做詳細(xì)介紹。

3? 分析評估

進(jìn)行效率分析，效率=（觀測值/預(yù)測值）*100%，結(jié)果如表9。

由此可知，某巖土工程施工企業(yè)7個月份中每個月生產(chǎn)效率均比較好，序號為4的月份最高。必須注意，這些效率值是根據(jù)該企業(yè)的預(yù)測函數(shù)計算得出，只是相對于預(yù)測值而言，效率值大于1者并不代表效率高于其他企業(yè)，也不代表沒有改進(jìn)的余地。隨著生產(chǎn)力水平的提高，生產(chǎn)效率會不斷提高，預(yù)測函數(shù)也會隨之變化，原效率值會相對下降。

4? 結(jié)語

此預(yù)測函數(shù)的實際意義是該企業(yè)在現(xiàn)有的技術(shù)水平條件下，如已知產(chǎn)值Q即簽訂的工程項目合同額，利用預(yù)測函數(shù)可預(yù)測資源投入情況，以便企業(yè)分析投入產(chǎn)出的效率。企業(yè)應(yīng)不斷挖掘提高效率的因素，提高其生產(chǎn)效率，促進(jìn)企業(yè)向節(jié)能高效型發(fā)展。

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