基于优化支持向量机的供应链竞争力评价方法

发布时间：2018-05-13 19:55

  本文选题：供应链竞争力 + 支持向量机　； 参考：《计算机科学》2015年S2期

【摘要】：供应链竞争力变量因素多、信息量少、数据收集困难,造成其难以被准确评价。针对该问题构建了一个新的供应链评价指标体系,提出了一种新的供应链竞争力评价方法。它利用蜂群算法全局优化能力强的优点,对支持向量机的控制参数进行有效优化,以此为基础,构建了ABC-SVM评价模型。实验结果表明,所提方法能够有效提高供应链竞争力的评价精度,对提高企业决策效率具有积极意义。
[Abstract]:Supply chain competitiveness is difficult to be accurately evaluated because of its many variables, little information and difficult data collection. In order to solve this problem, a new evaluation index system of supply chain is constructed, and a new evaluation method of supply chain competitiveness is proposed. It makes use of the advantage of bee colony algorithm to optimize the control parameters of support vector machine (SVM) effectively. Based on this, the ABC-SVM evaluation model is constructed. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the evaluation accuracy of supply chain competitiveness and has a positive significance to improve the decision-making efficiency of enterprises.
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【基金】：陕西省自然科学基金项目:两阶段不确定规划问题中的信息价值研究(2013JM1003)资助
【分类号】：F274;TP181

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本文编号：1884576