基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流企業(yè)聯(lián)盟伙伴選擇研究
本文關(guān)鍵詞:基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流企業(yè)聯(lián)盟伙伴選擇研究 出處:《長(zhǎng)安大學(xué)》2014年碩士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文
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【摘要】:隨著我國(guó)物流市場(chǎng)的對(duì)外開(kāi)放,越來(lái)越多的外資物流巨頭涌入國(guó)內(nèi),給我國(guó)起步較晚的物流業(yè)的發(fā)展帶來(lái)巨大的沖擊,尤其是我國(guó)的物流市場(chǎng)大多是中小型物流企業(yè),面對(duì)國(guó)內(nèi)外激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),其生存和發(fā)展顯得舉步維艱。企業(yè)聯(lián)盟成為改善中小型物流企業(yè)弱勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)力,提高我國(guó)物流市場(chǎng)組織化程度的有效途徑,而聯(lián)盟伙伴的選擇則是組建聯(lián)盟的首要和關(guān)鍵的一步。 本文正是基于以上背景,闡述了我國(guó)物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、國(guó)內(nèi)外物流聯(lián)盟的發(fā)展現(xiàn)狀,提出物流聯(lián)盟形式是我國(guó)中小物流企業(yè)發(fā)展的必然選擇。并在對(duì)物流企業(yè)聯(lián)盟理論深入分析的基礎(chǔ)上,提出適合我國(guó)物流企業(yè)聯(lián)盟的模式為盟主—成員式和聯(lián)邦模式,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合對(duì)以往評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的總結(jié)分析,以及這兩種模式對(duì)候選企業(yè)的要求,建立了物流聯(lián)盟伙伴選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。并在對(duì)比了多種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)劣之后,引入了主成分分析結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)方法,,利用主成分分析對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化預(yù)處理,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的非線性映射、自適應(yīng)學(xué)習(xí)以及聯(lián)想記憶等性能對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,獲取有效的專(zhuān)家知識(shí)和指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系,降低了評(píng)價(jià)中的主觀人為因素,建立了一個(gè)實(shí)用有效且可持續(xù)改善和使用的評(píng)價(jià)模型。模型的實(shí)現(xiàn)采用了SPSS和Matlab工具軟件,分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法非常復(fù)雜,編程建模工作量大,本文直接利用了Matlab軟件自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡(jiǎn)單直觀的完成了對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立和訓(xùn)練。最后,以YL物流聯(lián)盟為例,對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn),為物流企業(yè)聯(lián)盟伙伴的選擇提供了實(shí)用的可操作的評(píng)價(jià)方法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:TP183;F259.2
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):1351843
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