基于PCA-BP神经网络的物流企业联盟伙伴选择研究

发布时间：2017-12-29 21:03

  本文关键词：基于PCA-BP神经网络的物流企业联盟伙伴选择研究　出处：《长安大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着我国物流市场的对外开放，越来越多的外资物流巨头涌入国内，给我国起步较晚的物流业的发展带来巨大的冲击，尤其是我国的物流市场大多是中小型物流企业，面对国内外激烈的市场竞争，其生存和发展显得举步维艰。企业联盟成为改善中小型物流企业弱势竞争力，提高我国物流市场组织化程度的有效途径，而联盟伙伴的选择则是组建联盟的首要和关键的一步。 本文正是基于以上背景，阐述了我国物流业发展现状、国内外物流联盟的发展现状，提出物流联盟形式是我国中小物流企业发展的必然选择。并在对物流企业联盟理论深入分析的基础上，提出适合我国物流企业联盟的模式为盟主—成员式和联邦模式，在此基础上，结合对以往评价指标体系的总结分析，以及这两种模式对候选企业的要求，建立了物流联盟伙伴选择的评价指标体系。并在对比了多种评价方法的优劣之后，引入了主成分分析结合BP神经网络的评价方法，，利用主成分分析对评价数据进行简化预处理，利用神经网络自身的非线性映射、自适应学习以及联想记忆等性能对样本进行训练，获取有效的专家知识和指标之间的内在联系，降低了评价中的主观人为因素，建立了一个实用有效且可持续改善和使用的评价模型。模型的实现采用了SPSS和Matlab工具软件，分别对数据进行主成分分析和BP神经网络的训练。由于神经网络的算法非常复杂，编程建模工作量大，本文直接利用了Matlab软件自带的神经网络工具箱简单直观的完成了对BP神经网络模型的建立和训练。最后，以YL物流联盟为例，对模型进行了检验，为物流企业联盟伙伴的选择提供了实用的可操作的评价方法。
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【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP183;F259.2

【参考文献】

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本文编号：1351843