基于SOA-SVM的食品生产企业供应链中断风险评价研究

发布时间：2017-08-15 01:07

  本文关键词：基于SOA-SVM的食品生产企业供应链中断风险评价研究

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【摘要】：近年来,随着供应链的观念的深入,许多企业着重于提高效益、降低成本,忽略了供应链系统的复杂性及企业的不确定性可能引起的中断风险,因此,供应链中断风险成为学者们的焦点,如何把握效率与安全之间的平衡也成为难题。同时,国内食品质量事件频发,不仅危害人们的人身健康、动摇社会的安定,也给整个食品行业带来了相当恶劣的影响。在这种背景下,食品生产企业的供应链中断风险问题引起了国内外企业界和学术界的极大关注。俗话说,预防为主,防治结合,对供应链问题同样适用,因此,在变幻莫测的经济环境中准确地评价风险至关重要。本文以食品生产企业为分析对象,以定性与定量相结合的方法对供应链中断风险的评价进行了系统的研究。首先,以供应链风险理论、供应链中断风险理论为指导,深入研究食品供应链的特点及其中断风险的影响因素,分别从物流、资金流、信息流三个方面对食品生产企业的供应链中断风险进行了评价指标的选取与量化,构建了食品生产企业的供应链中断风险的评价指标体系。然后,以支持向量机理论和智能优化理论为基础,提出了基于搜索者-支持向量机的风险评价模型,该模型以搜索者优化算法作为支持向量机的参数优选方法,以优化的支持向量机作为风险评价模型,以此对食品生产企业的供应链中断风险进行评价,并以案例验证该模型的可行性。最后针对性地为食品生产企业提出了供应链中断风险的管理策略。综上所述,通过模型有效地评价供应链中断风险,有利于完善供应链中断风险领域的评价部分,为丰富供应链中断风险理论体系做出了一定的贡献;同时,有助于企业做出准确的判断与制定有效的应对策略,为食品行业提供了有效的决策支持,有利于改善企业的抗风险能力,也为其他行业的供应链中断风险管理提供一定的参考价值。
【关键词】：食品生产 供应链中断 支持向量机 风险评价 搜索者
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;F426.82
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-24
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 文献综述15-22
• 1.2.1 供应链风险管理研究综述16-19
• 1.2.2 供应链中断风险评价研究综述19-21
• 1.2.3 文献总结21-22
• 1.3 研究方法与内容22-24
• 1.3.1 研究方法22
• 1.3.2 研究内容22-23
• 1.3.3 技术路线23-24
• 第2章 供应链中断风险管理相关理论24-44
• 2.1 供应链风险概述24-28
• 2.1.1 供应链及风险的定义24-26
• 2.1.2 供应链风险的来源26
• 2.1.3 供应链风险的分类26-28
• 2.2 供应链中断风险概述28-36
• 2.2.1 供应链中断风险的概念28-29
• 2.2.2 供应链中断风险的特征29-31
• 2.2.3 供应链中断风险的类型31-32
• 2.2.4 供应链中断风险的影响机制32-34
• 2.2.5 供应链中断风险的评价34-36
• 2.3 支持向量机理论36-40
• 2.3.1 基本原理36-39
• 2.3.2 核函数选取39-40
• 2.4 搜索者算法理论40-43
• 2.4.1 基本行为40-41
• 2.4.2 搜索步长与搜索方向41-42
• 2.4.3 实现步骤42-43
• 2.5 本章小结43-44
• 第3章 食品生产企业供应链中断风险指标体系构建44-60
• 3.1 食品供应链概述44-47
• 3.1.1 食品供应链的特点44-47
• 3.1.2 食品供应链的类型47
• 3.2 供应链中断风险评价指标体系的构建思路47-48
• 3.3 供应链中断风险影响因素及现状分析48-52
• 3.3.1 供应链中断风险因素分析48-50
• 3.3.2 食品生产企业的现状分析50-52
• 3.4 风险指标的设计原则52-53
• 3.5 面向物流、资金流与信息流的评价指标选择53-57
• 3.5.1 物流风险53-55
• 3.5.2 资金流风险55-56
• 3.5.3 信息流风险56-57
• 3.6 供应链中断风险指标体系构建与量化57-59
• 3.6.1 风险指标体系构建57
• 3.6.2 评价指标量化57-58
• 3.6.3 风险等级量化58-59
• 3.7 本章小结59-60
• 第4章 模型构建与实证分析60-66
• 4.1 基于搜索者-支持向量机的供应链中断风险评价模型60-61
• 4.1.1 模型建立流程60
• 4.1.2 数据归一化处理过程60-61
• 4.1.3 基于搜索者算法的模型参数优化61
• 4.2 实证研究61-65
• 4.2.1 实证数据选择与样本划分61-62
• 4.2.2 指标计算62
• 4.2.3 模型运用62-64
• 4.2.4 评价结果64-65
• 4.3 本章小结65-66
• 第5章 食品生产企业供应链中断风险的管理策略66-71
• 5.1 提高物流控制力66-67
• 5.1.1 食品生产规模化66
• 5.1.2 运输渠道多元化66
• 5.1.3 配送响应快速化66
• 5.1.4 冷链技术标准化66-67
• 5.2 提高资金流控制力67-68
• 5.2.1 加强资金的统筹与管理67
• 5.2.2 提高资金的周转速度67-68
• 5.2.3 建立企业信誉机制68
• 5.2.4 建立资金风险预警制度68
• 5.3 提高信息流控制力68-70
• 5.3.1 建立信息沟通机制68-69
• 5.3.2 加强信息共享69
• 5.3.3 加强信息可追溯性69-70
• 5.3.4 增加信息安全意识70
• 5.4 本章小结70-71
• 结论71-73
• 参考文献73-81
• 致谢81-82
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文82-83
• 附录B 攻读硕士学位期间参与的研究课题83-84
• 附录C 供应链中断风险指标专家评分表84-86
• 附录D 供应链中断风险评价定性指标问卷调查表86-88
• 附录E 论文选取数据集88

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1 毛霞;基于SOA-SVM的食品生产企业供应链中断风险评价研究[D];湖南大学;2015年

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本文编号：675555