基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究

基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究互影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效的綜合評(píng)價(jià)。預(yù)測(cè)?；陟貦?quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法，將權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究具有重要的理論和中，熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其簡(jiǎn)單易行、具有較高的實(shí)用價(jià)值而受BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一供應(yīng)鏈管理者提供決策支持。許多研究者將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的預(yù)測(cè)，為熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀表明，這兩種方法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元之間的連接和信息在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究中，本文將熵權(quán)法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更有效的評(píng)價(jià)。通過(guò)熵權(quán)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分配；然后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行建模和分析；根據(jù)2.1熵權(quán)法原理及在績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用標(biāo)的數(shù)值范圍在01之間，然后計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的信息熵值。信息熵值控制、交貨準(zhǔn)時(shí)率等)進(jìn)行熵權(quán)法計(jì)算，得2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及在決策分析中的應(yīng)用需求量預(yù)測(cè)：基于歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)調(diào)查信息，構(gòu)建BP神經(jīng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，評(píng)估供應(yīng)鏈的整體風(fēng)險(xiǎn)水平，為優(yōu)化供應(yīng)鏈管波動(dòng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，評(píng)估政策對(duì)農(nóng)產(chǎn)3.數(shù)據(jù)采集與處理農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。包括農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)存、后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用的信息，為后續(xù)的熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)3.1數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理方法均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)。行歸一化處理。本研究采用MinMax標(biāo)準(zhǔn)4.1指標(biāo)體系構(gòu)建原則4.2指標(biāo)體系權(quán)重計(jì)算方法在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究中，熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用專(zhuān)家意見(jiàn)和實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，確定了17個(gè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI),包括物BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為另一種常用的預(yù)測(cè)模型，也被應(yīng)用于應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究中。通過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以得到構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：根據(jù)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的特點(diǎn)和需求，設(shè)計(jì)合模型訓(xùn)練與優(yōu)化：利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和綜合考慮熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，得出農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈4.3指標(biāo)體系驗(yàn)證與優(yōu)化控制能力等。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化在本研究中，我們采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)我們構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型的主要結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱如L1正則化和L2正則化，以防止過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生。我們還引入了激活函數(shù)，如Sigmoid函數(shù)和ReLU函數(shù)，以增強(qiáng)模型的非線性表達(dá)我們利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行了本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。BP之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類(lèi)。本研究的BP究將輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為1,采用SigmoidLevenbergMarquardt算法：用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置層節(jié)點(diǎn)數(shù)。共有6個(gè)參與方，因此輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)和每層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)：為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合能力，本研究選擇了4個(gè)隱藏層，分別包含、個(gè)神經(jīng)元。通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理和建模，采用BP本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)建立農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)模型。利用該模訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用于訓(xùn)練和驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)應(yīng)用評(píng)價(jià)模型：將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于實(shí)際農(nóng)產(chǎn)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行預(yù)測(cè)。具有較強(qiáng)的自預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理等；然后構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。遺傳算法是一種模擬自收斂性能。通過(guò)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為遺傳算法求解的問(wèn)6.2評(píng)價(jià)方法研究本文采用熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)的思想，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到各指標(biāo)的權(quán)重。利用BP神7.實(shí)證案例分析信息熵成正比，以反映各環(huán)節(jié)的信息含量。將數(shù)據(jù)集輸入BP神經(jīng)網(wǎng)在實(shí)證案例分析中，我們發(fā)現(xiàn)基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的績(jī)效了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的績(jī)效評(píng)價(jià)模型7.1案例選擇與數(shù)據(jù)描述7.2模型建立與預(yù)測(cè)結(jié)果分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將各層神經(jīng)元之間的7.3評(píng)價(jià)結(jié)果分析基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)研究，通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的權(quán)重分配和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到了各綜合運(yùn)用熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法，本文通過(guò)熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)8.1研究結(jié)果說(shuō)明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在模型訓(xùn)練完成后，利研究結(jié)果表明，基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效的重要性，得到合理的權(quán)重值；而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)本研究提出的基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)8.2