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[期刊] 建筑经济
[作者]
黄文杰 赵春雨
目前招标单位采取的资格预审通常都是简单的筛选出有资质合格的投标单位,而把反向竞拍这种新机制引入到招投标中就需要在资格预审阶段对这些合格的招标单位进行排序。本文在分析资格预审指标的基础上,建立了层次分析法(AHP)与人工神经网络(ANN)纵向结合的综合评审数学模型,并通过算例验证该方法在电力工程货物采购资格排名中的应用。
关键词：
资格预审 指标体系 AHP 人工神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
孟林丽 郑宁 汪沁
利用基于遗传算法的BP神经网络建立了一种供应商评价模型,实现了供应链中的供应商多指标评价,提高了供应商评价过程的客观性,同时克服了BP神经网络具有泛化能力较弱、较多的依赖初始值等缺点,该模型为供应商的评价研究提供了模型和方法的支撑。实证结果表明,该模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。
关键词：
供应商评价 BP神经网络 遗传算法
[期刊] 物流技术
[作者]
贾安超 周刚
构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型。结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾亚男 孙鹏
文章参考相关研究成果,构建了SCM环境下供应商质量评价指标体系,在此基础上,利用BP神经网络对供应商质量空间进行实证研究,评价结果跟实际结论完全相符。
关键词：
供应商 质量评价 BP神经网络
[期刊] 工业工程
[作者]
史成东 陈菊红 张雅琪
把交叉模型的评价结果设定为样本的期望值,将BP神经网络和交叉评价模型有机结合起来,构建了物流供应商选择模型。以2006年22家上市物流供应商的数据为样本进行了研究。该方法从统计数据出发,避免了主观因素对评价结果的影响,使物流供应商选择结果具有相对客观性。实例表明,该选择模型能够确定出备选物流供应商的评价等级和大小,为物流供应商的选择提供了一种新方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘增明 陈运非 蒋海青
为了克服PCA(主成分分析)和BP神经网络这两种现有的供应商选择方法的缺陷,提出PCA-BP神经网络方法,对该方法的实施过程进行了系统研究,并利用某包装企业J合作过的30家供应商的历史评价数据进行了实例分析。该方法可在短时间内得到各供应商评价的预测结果,且其与专家评分的误差均在5%以内。同时,PCA-BP神经网络方法相对于传统BP神经网络方法具有更快的收敛速度、更强的泛化能力以及更好的学习稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘小莲
供应商在交货、质量及库存等方面严重制约着下游企业,其绩效对下游企业的影响越来越大。对供应商绩效进行有效评估是现代企业在信息化及全球化市场竞争中得以生存的重要保障。为了对供应商的绩效进行有效评估,提出了一种面向不完全信息的基于神经网络和数据包络分析的评估方法。本方法首先识别需要考虑的评估标准,然后根据历史数据及专家意见训练神经网络;供应商的最终评估将由数据包络分析完成,并获取神经网络的最终结果。仿真实例表明了本方法的可用性、可行性和正确性。本方法可极大丰富、完善和充实不完全信息环境下供应商的评估方法与现实应用。
关键词：
供应商评估 神经网络 数据包络分析
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周荣喜 马鑫 李守荣 李健
基于绿色供应链理念,提出了化工行业绿色供应商选择的特色指标,构建了化工行业绿色供应商选择的ANP-RBF神经网络模型。通过ANP确定各指标权重,再结合RBF神经网络,从训练数据中提取隐含的知识和规律,能够方便地用于新供应商的选择。该模型求解算法为增量算法,具有很好的可扩展性,从而增加了评价的动态性。算例验证结果表明,将ANP-RBF神经网络模型用于化工行业绿色供应商的选择具有较强的实用性。
[期刊] 软科学
[作者]
徐晋 綦振法
在供应链(SC)中,如何正确地选择敏捷的、有实力和相容的供应商合作伙伴,影响到整个SC的竞争力。而对供应商信用等级进行正确地评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键,同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。本文提出了一个供应商信用等级分析指标体系,并通过人工智能神经网络进行评估。考虑到神经网络的收敛性,本文基于重置算法构建了动态神经网络专家系统。应用实例表明,该指标体系与专家系统有效地解决了对供应商信用等级进行分析评估的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱正
由于测量供应商风险的数据通常是由非线性特征构成的时间序列,传统BP神经网络方法会在预测分析时产生较大偏差。文章提出一种动态协同神经网络(DSNN)算法,该算法通过原型模式向量与试验模式向量间的相似性,动态地选取合适的注意参数,在演化过程中对误识别的模式进行自适应纠正,以相邻四个月的风险评价值作为网络的输入,并建立基于DSNN的供应商风险预测模型,对未来三个月的风险评价值进行预测,与BP算法进行对比,实验表明DSNN算法预测精度显著提高,从而证实了DSNN的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
钱芝网
供应商选择评价方法是否得当,将直接决定企业所选供应商的优劣,并将最终影响到整个供应链的竞争能力。首先基于21世纪采购环境的变化及其对采购供应提出的新要求,结合前人的研究成果,构建了供应商选择评价指标体系,并对这些指标的内涵进行了分析。考虑到供应商选择指标之间呈现出复杂的非线性关系,而诸多的评价方法中,唯有人工神经网络具有独特的非线性适应性信息处理能力,据此论文以此为工具,运用前向神经网络中的BP神经网络设计了一套算法,并基于该算法建立了供应商选择评价模型,最后进行了实例分析。结果表明,运用这一评价模型来选择应商,能较好地避免其他方法人为计取权值和相关系数过程中的主观影响和不确定性,选择的结果比...
[期刊] 上海金融
[作者]
申琳
随着地方国库现金管理试点工作在北京、上海等城市的逐步推开,如何及时、准确地预测国库现金流成为地方财政、人民银行分支机构等相关管理部门亟待解决的问题。本文通过构建包含结构、季节和异常值因素的非线性趋势模型,将上海市市级国库库存余额拆分为确定性部分和随机性部分,对后者建立人工神经网络模型,并将两者结合预测样本外国库库存余额。在此基础上,对比分析非线性趋势模型和人工神经网络模型联合预测、基准模型预测、非线性趋势模型和季节自回归移动平均模型联合预测的预测精度。研究发现基于数据拆分和人工神经网络建模的方法预测偏差小、精度高,对于地方国库现金管理操作具有一定的参考价值。
关键词：
国库库存 非线性趋势 人工神经网络
[期刊] 自然资源学报
[作者]
李哲 张军涛
在遗传算法 (GeneticAlgorithm )与误差反传 (BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上 ,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法 ,并对吉林省梨树县的玉米进行了估产研究 ,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经检验 ,计算值与实际值接近 ,并优于灰色理论模型 ,具有良好的预测效果 ,从而为农作物估产提供了新方法
关键词：
作物估产 遗传算法 神经网络
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 郑俊林 许杏娟 吴奇 陈涛涛
为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.03...
[期刊] 物流技术
[作者]
曾瑜 周敏 曹建华 张彭朋
结合制造企业的实际,提出供应商选择的指标体系。运用模糊C均值聚类算法对多家供应商进行聚类分析,运用层析分析法对各供应商进行优劣排序,并对最优供应商进行分析,找出其共同特征,为以后供应商选择提供参考依据。
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