基于BP神经网络物流供应商能力评估研究

本文针对物流供应商评价优选问题,从物流供应商能力实现层面,运用BP神经网络方法,以MATLAB7为缟程工具实现,为物流供应商能力的评估提供了有效的途径.     

基于BP神经网络的管理信息系统评价研究

管理信息系统的评价是对一个MIS系统的性能进行全面估计与测试,良好的评价可以促进系统设计目标的实现,提高投资效益.本文提出一种利用BP神经网络进行评价的方法,并且对神经网络的样本评价采用了AHP以及模糊评价的方法.该方法充分利用了模糊数学理论与神经网络方法,为管理信息系统的评价提供了可行的途径.     

基于BP神经网络的公允价值有用性评价

公允价值在上市公司和国有企业的启用时间分别已满两年和一年，从企业财务报告中不难看出，企业对于涉及范围非常广泛的公允价值在财务报告中的应用持谨慎态度。本文以此为背景，以企业实际调研资料为依据，借助BP神经网络工具对公允价值的有用性做进一步的分析评价。     

基于粗糙集和神经网络的供应商决策选择研究

本文提出了一种基于粗集理论与神经网络相结合的供应商优化选择新方法.首先利用粗集理论对供应商原始指标决策表进行一致性属性约简,然后借助神经网络强大的学习能力对决策表进行自学习,完成属性的不一致约简,最后再由粗糙集对其进行值约简,得到最终的供应商优化选择决策规则,并给出了相应的算法.最后通过实例说明该方法的有效可行性.     

供应链环境下的供应商评价模型应用研究

企业的竞争力是产业竞争力的的微观基础,让企业在激烈的市场竞争中选择可以信赖的供应商合作伙伴,从而构建高效的供应链体系,进而提高企业所在产业的产业安全度,这正是供应商评价的最终目的。本文在建立供应商综合评价指标体系的基础上,提出了一种基于BP网络的供应商综合评价模型,避免了评价过程中的人为失误,仿真结果表明采用该方法获得的结果是令人满意的。     

基于ABC的供应商选择与评价研究

在21世纪，随着供应链业务紧密联接的趋势越来越强，传统成本管理下基于价格驱动的供应商竞争关系已经不能满足现代供应商关系管理的需要。本文分析了现有的作业成本计算法（ABC）基础上的供应商评价和选择方法的不足，建立了作业基础的所有权总成本（TCO）矩阵，从两个不同的成本维度系统地定义和分类企业与供应商发生联系的各种成本。最后用一个案例说明了TCO模型的应用可以为企业的供应商评价和选择决策提供客观的、易理解的有用信息。     

基于协调供应链的结盟型供应商选择评价模型

文章简要总结了供应商评判研究的历史及现状;从协调供应链理论的角度出发,提出协调供应链下选择结盟型供应商的三阶段过程模型,并建立了选择结盟阶段结盟型供应商评价指标体系;借助层次分析法建立了结盟型供应商的模糊层次评判模型,最后通过实际算例表明了该评判模型为协调供应链中结盟型供应商选择提供了有效的解决途径.     

基于径向基神经网络的装备制造业供应商选择研究

装备制造企业如何选择供应商从而有效降低供应链成本具有重要的意义。本文通过层次分析法与RBF神经网络相结合,对RBF神经网络的反复训练,建立供应商选择模型,然后通过某装备制造企业为例进行实例分析,验证模型的有效性。结果表明,基于RBF神经网络的供应商评价模型稳定性、精确性在允许范围内,具有一定的应用价值。     

基于AHP的应急物资供应商选择评价研究

本文分析了影响应急物资供应商选择的指标,建立了应急物资供应商评价体系。运用AHP法对供应商评价指标体系进行了综合评价,并结合实例进行分析。实例证明,该方法是可行的。     

基于供应链的供应商选择研究

供应链管理（SCM）是一种集成的管理思想和方法,它执行供应链中从供应商到最终用户的物流的计划和控制等职能。自波特提出这一概念以来,供应链管理已经有了长足的发展,而本文主要通过研读国内外文献专著对供应链中供应商选择这问题进行简要综合评述,将国内外学者对供应商的选择研究分类阐述。     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.     

基于BP神经网络的道路客运量预测模型

在道路运输精细化管理中,道路旅客运输量预测发挥着越来越重要的作用。本文提出一种新的基于BP神经网络的道路客运量预测模型。模型可对一定交通区域内特定时段和类型的客运量进行预测,提供有效的预测数据。通过预测数据,道路运输管理部门和道路运输企业可提前调整管理和经营战略和管理措施,达到改善提高道路运输行业资源利用效率,方便旅客出行的目的。试验证明,该方法具有较高的灵敏性和广泛适应性。     

基于BP神经网络的电子企业业绩评价

本文针对电子行业的特点建立了评价电子企业业绩的指标体系,然后应用BP网络方法对网络模型进行训练,并选取了10家上市的电子企业应用训练好的神经网络进行评价,最后得到了总体的排名结果。本文研究的目的在于让企业能够看到自身的不足并加以改善,使企业得到更好的发展。     

基于BP神经网络的家族企业契约治理模式识别与选择研究

企业契约分为显性契约与隐性契约,家族企业契约治理按其强度可分为9种模式。本研究按误差逆传播多层前馈方法构建的25-13-3型BP神经网络模型,能有效地识别家族企业契约治理模式。由此可推知,成长期、发展期和成熟期家族企业通常会分别选择弱显强隐、中显中隐和强显强隐的契约治理模式。而家族企业经营绩效的分类分析表明,强显强隐是家族企业最有效率的契约治理模式。     

基于集成业务的供应商评价模型初探

本文分析了集成业务供应商管理的特点,在此基础上,结合集成项目特殊性,构建了一套针对集成业务的供应商评价模型,探讨了供应商评价模型的构成及应用情况。     

基于BP神经网络的财务预警方法探究

财务危机一直是困扰企业的一个痼疾,实务界和理论界也一直在寻找一种科学简便的方法来对财务进行预警.基于此,本文从财务预警的基本内涵出发,描述影响企业财务状态的诸因素,阐述了人工神经网络应用于财务预警的理论依据和基本构想,建立了财务预警的反向误差传播(back-propagation,BP)模型,提出了基于该模型的财务预警框架,以期对财务预警提供参考.     

Hedonic住宅特征价格模型的BP神经网络方法

房地产在金融市场中占有举足轻重的地位,其价格变化对整个金融市场有着显著的影响。采用特征价格模型,对美国一线城市2007年6月及2008年的房价进行了相关定价研究。对传统特征价格模型的属性因子进行了扩充,加入房产周边犯罪率因子进行模拟;在数值方法计算方面,首先对数据进行了Box-cox变换,分别采用BP神经网络及传统的最小二乘法进行数值模拟分析,结果表明,房价随犯罪事件类型及发生距离房地产的远近有-5.78%～2.08%的变化;在2008年与2007年6月的不同时段内,犯罪率的变化对房价的影响有所不同。BP神经网络模拟的价格与实际交易价格曲线比传统最小二乘模拟的价格曲线精度高出5.74个百分点。     

基于三阶段决策视点的ERP软件供应商评价模型研究

从风险控制的角度出发,考虑选择软件供应商应与企业的各项目标需求和资源约束相匹配,提出从产品视点、服务视点和发展视点入手,结合ERP软件产品特点,运用实证分析构建了ERP软件供应商选择风险评价模型。     

基于改进BP神经网络的钢铁企业能耗分析

BP神经网络是神经网络算法中应用最广泛的一种,而节能减排相关的话题又是近年来社会关注的焦点.本文以我国大型钢铁生产企业的吨钢综合能耗为研究对象,利用附加动量的BP神经网络的预测功能,对“十二五”期间的大型钢铁企业能耗进行预测,得到了2015年相应的预测值,并对这些预测值进行了分析.     

基于BP神经网络的上市公司CEO报酬实证研究

近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明:(1)网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;(2)网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。