BP神经网络预测在流程企业供应链中的应用研究

本针对流程制造企业的管理模式和相应的供应链特点，采用多智能体技术建立基于预测的流程供应链模型。在比较预测方法的基础上，采用BP神经网络技术建立客户分销的预测支持系统，并采用某造纸流程企业的周销量件数进行了实例预测仿真。     

一种供应链中的知识管理绩效评价方法研究

作为知识管理的重要组成部分，知识管理绩效评价旨在帮助企业找出影响绩效提高的关键因素并及时采取有效措施，提高知识管理水平。本文从创造顾客价值、知识的获取能力、知识的共享与传播能力、知识的运用水平、知识的存量水平和知识管理平台等六个方面，分析了评价供应链的知识管理绩效应考虑的主要因素，建立了供应链的知识管理绩效评价指标体系，在此基础上，提出了运用D-S证据推理方法，对供应链知识管理绩效进行评价，并给出了证据推理的算法步骤，最后通过算例分析，说明该方法的有效性、实用性。     

基于BP神经网络的企业信用评估模型

本文研究了企业信用评估中的模型问题.以商业企业为例,阐述了基于BP神经网络的信用评估模型的原理,通过建立指标体系,讨论基于BP神经网络的评价模型的实现,对模型的不足进行了分析,并提出改进建议.     

BP神经网络在企业经营绩效评价中的应用

对企业经营绩效的评价主要采用线性和非线性两类评价模型,非线性评价模型能够更好地对经济现象进行仿真,评价结果客观、准确,更加具有实际参考价值。本文从考核投入产出效率的角度出发,选取基本财务指标构成评价体系,在此基础上,建立基于误差逆传播人工神经网络(BP神经网络)的高新技术企业绩效评价模型。以医药行业2003年度22家上市公司财务数据作为神经网络的训练和测试样本,将训练好的BP神经网络应用于企业绩效的当期评价和仿真预测,实证分析结果令人满意。     

基于加强型BP算法的神经网络故障诊断研究

文章给出了利用神经网络进行故障诊断的可行性、基本原理、诊断过程分析、和参数优化过程 ,并得出较为理想的诊断结果 .     

基于改进BP神经网络的组合预测模型设计

为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度.     

基于打洞函数法的BP神经网络水文预报方法

BP神经网络是目前水文预报中应用较为广泛的方法,但存在收敛速度慢、
易陷入局部最优的缺陷.由此提出了基于全局优化打洞函数法的水文预报方法,把打洞函数法和BP神经网络相结合,
利用打洞函数使BP算法跳出当前局部极小点,得到一个函数值更小的极小点,循环运算直至找到全局极小点.
实验表明该水文预报方法能够提高预报精度,显示了良好的适用性.     

基于BP神经网络的手写体数字的识别方法研究

对手写体数字的识别问题进行了讨论,提出一种基于BP神经网络的识别方法.从而提高了识别效率.主要就在识别时,数字在图片上的位置和数字本身大小方面做了改进,发现数字在图片上的大小和其在图片上的位置直接影响识别效果.具体做的是,首先提取了图片的轮廓,然后归一化成28×28的图像.这样做,不仅使得图像数字区域大小相同,而且都在图像中心上,使得识别结果变的更加理想化,达到了高识别的目的.另外,选择了容错性较好的BP网络,以200组手写体数字图像作为输入向量,以其他的110组进行识别,效率达到了90%.     

基于BP神经网络的时间序列预测问题研究

分析指出了基于标准BP神经网络的时间序列预测问题存在的不足.根据基于BP神经网络的时间序列预测问题的特点,研究给出了一种以y=x作为传递函数的时间序列预测方法,经实例验证表明,给出的以y=x作为传递函数的时间序列预测方法较基于标准BP神经网络的时间序列预测方法具有较好的结果.     

基于BP神经网络的中国石油安全预警研究

为保障国家石油安全、保障国民经济安全运行,本文根据石油安全预警的特点,采用神经网络方法进行预警,设计了BP神经网络模型,应用BP神经网络建立了中国石油安全预警系统,并进行了预警研究和实证分析,得出我国石油安全属于重警区,需加强安全防范。     

动态供应链网络均衡模型构建与分析

基于单一商品流,考虑了时间变量和库存问题,建立了三层动态供应链网络结构模型.对制造商、零售商和需求市场的多期独立决策行为及其相互作用进行了分析,应用变分不等式构建了各层均衡模型和整个供应链网络均衡模型.最后与相关文献的模型进行了比较.     

基于倍差法的医疗服务供应链绩效评价

使用医疗服务供应链理论对医改模式进行机理分析和绩效评价,可以帮助我们厘清医改模式的内在运行机制、判别其运行效果,为下一步医改提供决策支持.论文以医改安徽模式作为典型样本,指出安徽模式作为一种复合型改革,从服务供应链管理策略的角度来看,就是针对医疗服务供应链不同节点主体间的关系和作用,采用多种供应链管理策略共同作用的结果,并运用倍差法对管理绩效进行了实证分析,验证了其在改进医疗服务和降低医生道德风险方面的显著性.     

基于径向基函数神经网络的流程企业供应链预测仿真

本文在比较预测方法的基础上，采用径向基函数（RBF）神经网络技术建立流程企业供应链预测模型，进行了实例预测仿真，并将预测结果与BP网络的预测结果进行了比较。结果表明，RBF网络误差小于BP网络，其中平方根RBF网络的预测仿真误差最小，而BP网络的误差最大。     

基于网络控制的供应链库存系统的稳定性分析

针对一类供应链库存系统,研究了系统的闭环稳定性问题.创新点在于通过引入网络控制的思想,把供应链库存系统建模成网络时滞控制系统.在网络诱导时滞的上下界和丢包率已知的前提下,通过网络控制器的设计,分析了供应链库存系统的稳定性,并利用自由权矩阵和Lyapunov稳定性理论,给出了供应链库存系统渐近稳定的充分条件,并通过数值仿真验证了所提控制方案的可行性和有效性.     

基于关联网络DEA的供应链协调程度评价

本文给出了一种供应链网络协调程度的评价方法。研究思路是:首先,关联网络DEA能求出供应链网络上各个决策单元的DEA效率。其次,假设供应链网络实现了协调,那么网络上所有企业的DEA效率应该都为1。因此可以用供应链网络的实际DEA效率与协调状态(即所有决策单元DEA效率均为1)的差距,来评价供应链网络的协调程度。基于这一思路,本文研究了一个由3个供应商、2个制造商和3个零售商组成的供应链网络的协调评价问题,构建了基于关联网络DEA的类方差协调评价模型,实现了对供应链效率和协调性的同时测量,并通过数值算例验证了方法的实用性和有效性。     

随机需求下供应链回购契约设计研究

研究由一个供应商与一个零售商构成的两级供应链面对随机需求时的回购契约设计问题。对完全回购政策下的供应链契约进行研究，通过参数分析，指出通过不同的批发价格与回购价格数对（ω，b）策略可以使双方实现协调；最后通过数值算例分析，给出随机需求参数对回购契约设计的具体影响。     

基于微分变分不等式的多商品流网络动态模型

针对由多个制造商和多个零售商构成并且具有多商品流的供应链网络,建立了制造商、零售商之间从事微分Nash博弈的供应链网络动态模型.首先,在介绍微分变分不等式定义的基础上,利用微分变分不等式的方法建立了制造商、零售商以及供应链网络的均衡条件.然后,在正则条件下分析了供应链网络动态模型解的存在性条件.最后,利用数值算例验证了模型的合理性.     

基于网络DEA的供应链效率评价

数据包络分析(DEA)是评价决策单元(DMU)相对有效性的一种重要的工具.供应链效率评价是供应链管理的重要内容,对于衡量供应链目标的实现程度及提供经营决策都具有十分重要的意义.DEA是用于评价供应链效率的一种有效的方法,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统的相对效率评价偏高;而研究具有串联结构的供应链,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,并增加额外中间投入的情形.基于此,建立相应的网络DEA模型,进行了相关理论的研究,给出了弱网络DEA有效的充分条件,以及整个系统弱网络DEA有效与各个子系统网络DEA有效的关系等.     

回购契约下闭环供应链对突发事件的协调应对

在回购契约下,可以实现闭环供应链的协调。然而突发事件发生造成零售商面临的需求分布变化时,闭环供应链的销售活动将受到影响,闭环供应链的协调将被打破;但是闭环供应链的废旧品回收活动却不受突发事件的影响。为此,给出了闭环供应链对突发事件的最优应对策略,并调整了原来的回购契约使其能协调应对突发事件,并且使调整后的回购契约也能实现突发事件前闭环供应链的协调。