大数据背景下基于LMBP算法的供应链绩效评价与优化

摘要：

[目的]利用反馈神经网络LMBP算法进行供应链绩效评价和优化,为企业提供决策参考.[方法]构建供应链评价模型,利用模型原理和算例J企业的数据,对21项评价指标进行梳理,利用MATLAB编程,验证该算法的有效性并提出相应优化方向.[结果]在供应链管理中应用本文方法能帮助企业及时获取绩效分析结果,提高采购、库存、销售等环节的管理效率,降低企业经营成本,提高各项决策准确性.[局限]优化方案的适用性和普及性有待考证.[结论]本文方法能提高供应链绩效评价的准确性,并快速指明供应链绩效优化方向.

关键词：神经网络算法、供应链绩效评价、供应链优化

所属期刊栏目：2

分类号：F272.3(企业经济)

资助基金：教育部人文社会科学研究规划基金项目“众包模式下发包方及平台的信誉对威客参与行为的影响:基于威客创新性的调节效应研究”17YJA630050;国家自然科学基金项目“社交媒体中用户创新价值度测量模型及互动创新管理方法研究”71672128;上海高校知识服务平台基金项目“海派时尚设计及价值创造协同创新中心”项目13S107024的研究成果之一

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：37-45