共查询到19条相似文献，搜索用时 281 毫秒
1.
2.
基于模糊层次分析法的供应商选择 总被引：2，自引：1，他引：1
在全面分析和借鉴国内外供应商评价的有关理论和方法成果的基础上,构建基于合作环境下的供应商选择与评价指标体系,从质量、生产能力、技术能力、企业绩效、合作与兼容性五个方面对供应商进行评价,并在模糊层次分析法的基础上结合案例对供应商的选择进行实证分析探讨。 相似文献
3.
基于BP神经网络理论的物流金融风险评价模型 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍物流企业在物流金融服务过程中可能遇到的内外部各类风险,分析风险产生的主要因素,并构建一套完善的物流金融风险评价指标体系。通过应用BP神经网络理论建立物流金融风险评价模型,利用BP神经网络的结构形式及训练原理,调查数据为样本,对该网络进行充分训练与检验,从而得到可对物流金融风险做出准确评价的BP神经网络评价模型,为物流企业发展提供借鉴。 相似文献
4.
基于SCM和BSC理论的供应商评选指标体系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对供应商的选择是供应链管理的重要一环。本文基于供应链管理理论（SCM），从供应链运营流程角度出发，对供应链上核心企业的供应商的财务、客户、内部业务、学习和发展四个方面的绩效具体考察，建立了基于平衡记分卡（BSC）的供应商选择的指标体系。 相似文献
5.
为准确预测生鲜产品物流需求量，提出了一种基于灰色GM(1,1)模型和BP神经网络的组合预测模型。首先构建了生鲜物流需求指标体系，然后分别利用传统灰色预测模型GM(1,1)和BP神经网络做单一预测，最后将2个模型进行加权做组合预测。选取辽宁省作为实例，通过MATLAB软件进行辽宁省生鲜产品的物流需求预测，结果表明：与2个单一的预测模型相比，灰色神经网络模型拥有更高的预测精度，因此选择组合预测模型对辽宁省未来5年生鲜产品需求量进行预测，为辽宁省生鲜物流管理的战略部署提供一定的参考。 相似文献
6.
为提高发动机的安全性,利用BP神经网络进行发动机故障诊断。BP神经网络隐含层节点数根据经验公式选择,并考虑训练方法的影响,通过比较每种方案的误差确定为最佳BP神经网络方案。由于BP神经网络存在诸多有待优化之处,选择粒子群算法优化BP神经网络,首先提取粒子群中相应参数作为网络的权值和阈值,然后设置网络进化参数,最后将从粒子群中提取的数值赋给神经网络,进行网络训练。利用发动机故障诊断台架对两种算法进行故障诊断测试,将结果与未优化的BP神经网络进行比较,结果显示,经过粒子群优化后的BP神经网络学习速度和诊断正确率均优于未优化的BP神经网络。 相似文献
7.
8.
9.
文介绍了BP神经网络理论,以森林面积、森林覆盖率、森林蓄积量、受害森林面积、基本完成投资额、病虫害面积等6个影响森林碳汇量为主要因素,构建了基于BP神经网络的森林碳汇量估测模型;并应用我国第六次森林资源清查数据对BP神经网络模型进行训练和仿真。其分析和仿真结果显示:利用BP神经网络模型来模拟和仿真森林碳汇量精度较高,误差较小,具有有较高可靠性,从而为森林资源管理模拟仿真提供一种新方法。 相似文献
10.
11.
BP and RBF neural network to predict forest stock volume were studied,but the study in evaluating both networks’ application effects was not conducted.In order to find a higher forecast precision,more strong applicative method,the comprehensive analysis and evaluation on the two methods were carried out in the practical application. By the correlation analysis,crown density,shady-slope and sunny-slope,TM1,TM2,TM3,TM5, TM7,NDVI,TM,(4-3),TM4/3 were selected as input variables,and the forest volume of Miyun County as output variables,RBF and BP neural network models for forecasting the forest volume were established.And the neural network training step length,training time,prediction accuracy and the applicability model of the two methods were comprehensively analyzed.The results show that the RBF neural network model is superior to the BP neural network model. 相似文献
12.
13.
14.
通过对1983—2010年马尾松毛虫发生数据特点的分析,应用相空间重构技术,将混沌理论和神经网络理论相结合,提出了1种基于混沌神经网络理论的马尾松毛虫有虫面积预测模型。结果表明,该模型有较好的预测能力,当输入层神经元个数(即嵌入维数)为7、隐含层神经元个数为15时,预测未参与建模的2009年越冬代、2010年第1代马尾松毛虫有虫面积的平均相对误差为12.50%。 相似文献
15.
16.
基于广义回归神经网络的车辆制动距离预测 总被引：1，自引：0，他引：1
制动性能对车辆主动安全至关重要,其主要评价参数之一就是制动距离.以初速度、峰值附着系数、滑动附着系数和反应时间作为影响制动距离的主要因素变量,应用SIMULINK的制动模型,获得不同状况下的制动距离的结果,并将其作为神经网络的训练数据.基于广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）对于小样本能够实现精确预测的特点,提出应用其进行车辆制动距离的预测分析.结果表明：预测最大误差不超过11.50,预测相对误差不超过7.0％,表明预测精度较高.因此,应用GRNN可有效实现车辆制动距离的精确预测. 相似文献
17.
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R~2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。 相似文献
18.
针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。 相似文献