粗集-遗传支持向量机模型在供应链绩效评价中的应用

发布时间：2018-03-01 04:37

  本文关键词： 供应链 绩效评价 粗集理论 支持向量机 遗传算法　出处：《湖北农业科学》2015年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：将粗集-遗传支持向量机模型运用到供应链绩效评价中,首先利用粗集理论剔除影响供应链绩效评价的冗余因素,获得核心影响因素,再采用支持向量机对于提取得到的核心影响因素预测供应链绩效所处的级别。在支持向量机分类过程中,利用遗传算法对支持向量机算法的参数进行寻优,获得最佳参数模型,而后预测得到供应链绩效评价级别。最后,实例运用此模型进行了预测,并与只运用粗集-支持向量机进行预测的结果进行对比。结果表明,利用粗集-遗传支持向量机方法对供应链绩效评价级别的预测准确率更高,预测结果更符合实际,是一种科学可行的方法。
[Abstract]:The rough set genetic support vector machine model is applied to supply chain performance evaluation. Firstly, the redundant factors affecting supply chain performance evaluation are eliminated by rough set theory, and the core influencing factors are obtained. Support vector machine (SVM) is used to predict the performance of supply chain. In the process of SVM classification, the parameters of SVM are optimized by genetic algorithm, and the best parameter model is obtained. Finally, the model is used to predict the performance of the supply chain, and the results are compared with those using only rough set and support vector machine. The results show that, Rough set genetic support vector machine (GSVM) is a scientific and feasible method to predict supply chain performance evaluation.
【作者单位】： 泰安职业技术学院财经系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272506) 国家科技支撑计划课题项目(2007BAB18B01)
【分类号】：TP181

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1550432