基于BP神经网络的可持续供应链风险评估研究

发布时间：2020-03-24 01:06

【摘要】：可持续的理念从产生就成为一个持久发展的主体,近几年由于环境问题的突出,企业在追求快速发展的同时,想要得到健康长久的发展,可持续就成为其必须要关注的问题。在这样的背景下,可持续理念在供应链风险管理方面的应用也成为了研究的热点问题。供应链是一种集成管理模式,供应链各个节点都是不稳定的,一旦某一环节发生风险,整条供应链都会受到影响。因此,对可持续供应管理中存在的风险进行识别,并对其存在的风险进行评估就具有现实的指导意义。首先,主要论述了本文的研究背景、研究意义,分析了国内外的研究动态,阐述了国内外供应链风险管理方向的研究内容和研究方法。详细介绍了本文写作所涉及的供应链风险、可持续供应链风险管理的内容和研究所用的BP神经网络方法。其次,对造成可持续供应链风险的诱因进行了细致的研究。从供应链的运作流程和经济、环境和社会的整体角度对影响因素进行分析,归纳出九大类风险作为二级指标,然后通过整理文献,并结合因子分析法,选取了28个与二级指标关联性强且应用广泛的风险因素,构建了可持续供应链风险评估指标体系。再次,结合BP神经网络评估风险的优势,构建了基于BP神经网络的可持续供应链风险指标体系的评估模型。并利用MATLAB实现了模型的学习和验证,证明了BP神经网络模型能够很好的对可持续供应链的风险进行预测评估。最后,以M饮料公司为实例,进行仿真训练,准确评估了饮料供应链的总风险。根据评估和研究过程中的思考,对可持续供应链风险规避提出了针对性的建议。
【图文】：

第 4 章 可持续供应链风险评估模型中训练次数为默认值 1000，最小学习误差为 0.001，学习速率数设为 5 进行一次训练，，训练的拟合图和训练的误差图如图

神经网络训练误差图
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F274;TP183

【参考文献】

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本文编号：2597554