基于启发式属性约简和神经网络的供应链协同管理绩效预测

摘要：

面对激烈的市场竞争,供应链的协同管理至关重要.为提高供应链协同管理的效果,绩效预测是供应链协同管理的一个重要环节.为此从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立基于粗糙集和BP(Back Propagation)神经网络相结合的供应链协同管理绩效预测模型,并给出基于分辨矩阵的启发式评价指标约简方法和基于梯度的BP算法;结合预测实例,对其基于平衡记分卡的指标体系进行约简后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,把预测的样本输入到训练好的BP神经网络中得出供应链协同管理绩效的预测值,预测结果与实际结果基本吻合.

关键词：粗糙集、BP神经网络、启发式属性约简、供应链协同管理、绩效预测模型

所属期刊栏目：29

分类号：TP18:F252:TP273(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目70272034;陕西省软科学基金项目2005KR95;陕西省教育厅科学研究项目07JK081

在线出版日期：2009-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：283-286