基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應鏈風險管理研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟一體化的到來，市場上產(chǎn)品之間的差別越來越小，行業(yè)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢也逐漸縮小甚至消失，從而導致市場競爭形式的根本性變化?，F(xiàn)代市場的競爭已超越了傳統(tǒng)意義上的企業(yè)與企業(yè)之間的競爭，而體現(xiàn)為更高層次的企業(yè)供應鏈之間的抗衡。在這個背景下，研究和探討供應鏈風險測度和評價工具與方法，加強企業(yè)供應鏈風險管理，對企業(yè)發(fā)展具有十分重要的意義。
　　 本文借鑒已有的相關(guān)研究成果，設(shè)計了企業(yè)供應鏈風險預警指標體系，構(gòu)建了供應鏈風險測度模型。

2、并在此基礎(chǔ)上根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及其算法，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱作為BP網(wǎng)絡(luò)模型建立、訓練、仿真的編程工具，開發(fā)設(shè)計了供應鏈風險預警系統(tǒng)。
　　 由于影響供應鏈的因素較多且具有不確定性，因而采用三層BP網(wǎng)絡(luò)對供應鏈風險進行預測可以有效地刻畫其具有的不確定、多輸入、復雜的非線性特征。為了克服BP網(wǎng)絡(luò)在學習訓練過程中收斂速度慢、容易陷入局部極小的不足，本文采用了自適應的學習速率和附加動量法。
　　 同時為了彌補M

3、ATLAB在人機交互性能上的欠缺，本課題建立了MATLAB與DELPHI之間的應用程序接口，實現(xiàn)了DELPHI靈活強大的編程能力、MATLAB強大的科學計算能力的有效結(jié)合。
　　 本文在論述供應鏈風險預警的必要性和重要性的同時剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理和構(gòu)成。隨后綜合考慮各個風險因素，構(gòu)建供應鏈風險評價的指標體系。然后運用模糊綜合評價方法對供應鏈的風險進行評價，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應鏈預警模型并利用MATLAB將供應鏈預