基于模糊证据推理的汽车制造产业网络环境复杂性测度
本文关键词: 模糊证据推理 汽车制造产业网络 复杂性 熵值法 出处:《运筹与管理》2017年02期 论文类型:期刊论文
【摘要】:环境复杂性是汽车制造产业网络复杂性的主要诱因。利用指标波动程度测度复杂性的思想,建立表征汽车制造产业网络外部环境的指标体系,构建指标变动程度的模糊信度结构模型,运用模糊证据推理算法结合熵值理论对多指标进行信息融合,并利用灰色关联分析方法评估复杂性测度结果。通过2002~2012年汽车行业数据的实证研究,结果表明:经济环境与国际环境的波动是导致汽车制造产业网络复杂性的最主要因素,技术环境和市场环境次之;近10年来我国汽车制造产业网络外部环境经历了两次较大波动,总体复杂性呈现增长趋势。本研究可为汽车产业环境复杂性测度及应对提供思路参考。
[Abstract]:The environmental complexity is the main inducement of the automobile manufacturing industry network complexity. Using the idea of measuring the complexity of the index fluctuation degree, the index system is established to represent the external environment of the automobile manufacturing industry network. The fuzzy reliability structure model of index variation degree is constructed, and the information fusion of multiple indexes is carried out by using fuzzy evidence reasoning algorithm combined with entropy theory. Through the empirical study of automotive industry data from 2002 to 2012, the results show that the fluctuation of economic environment and international environment is the most important factor leading to the complexity of automobile manufacturing industry network. In the last 10 years, the external environment of China's automobile manufacturing industry has experienced two major fluctuations. The overall complexity shows an increasing trend. This study can be used as a reference to measure the environmental complexity of automobile industry and how to deal with it.
【作者单位】: 北京工业大学经济与管理学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71371018) 国家社会科学青年基金资助项目(13CGL002) 北京社会科学面上基金资助项目(15JGB124)
【分类号】:F426.471
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,本文编号:1545070
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