基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價研究

基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價研究互影響，實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效的綜合評價。預(yù)測。基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價方法，將權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價研究具有重要的理論和中，熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其簡單易行、具有較高的實用價值而受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，實現(xiàn)了對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的預(yù)測，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)鏈績效評價研究中，本文將熵權(quán)法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以實現(xiàn)更有效的評價。通過熵權(quán)法對各指標進行權(quán)重分配；然后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各指標之間的關(guān)系進行建模和分析；根據(jù)2.1熵權(quán)法原理及在績效評價中的應(yīng)用標的數(shù)值范圍在01之間，然后計算每個指標的信息熵值。信息熵值控制、交貨準時率等)進行熵權(quán)法計算，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：基于歷史銷售數(shù)據(jù)和市場調(diào)查信息，構(gòu)建BP神經(jīng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，評估供應(yīng)鏈的整體風(fēng)險水平，為優(yōu)化供應(yīng)鏈管波動等數(shù)據(jù)進行對比分析，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，評估政策對農(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、儲存、后的數(shù)據(jù)進行分析，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)來源與樣本選擇3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理方法均值為0,標準差為1的標準正態(tài)分布數(shù)據(jù)。行歸一化處理。本研究采用MinMax標準4.1指標體系構(gòu)建原則4.2指標體系權(quán)重計算方法在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價研究中，熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用專家意見和實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，確定了17個關(guān)鍵績效指標(KPI),包括物BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為另一種常用的預(yù)測模型，也被應(yīng)用于應(yīng)鏈績效評價研究中。通過訓(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)鏈的特點和需求，設(shè)計合模型訓(xùn)練與優(yōu)化：利用歷史數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和綜合考慮熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果，得出農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈4.3指標體系驗證與優(yōu)化控制能力等。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點，對模型參數(shù)進行了優(yōu)化在本研究中，我們采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績我們構(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)，以增強模型的非線性表達我們利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效進行了本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效進行評價。BP之間的映射關(guān)系，從而實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和分類。本研究的BP究將輸出層的神經(jīng)元個數(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)點數(shù)。共有6個參與方，因此輸入層節(jié)點數(shù)為6。隱藏層節(jié)點數(shù)和每層的神經(jīng)元個數(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個隱藏層，分別包含、個神經(jīng)元。通過對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價指標進行預(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)模型來建立農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效評價模型。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)練集和測試集，分別用于訓(xùn)練和驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。通過不斷調(diào)整網(wǎng)應(yīng)用評價模型：將經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于實際農(nóng)產(chǎn)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效進行預(yù)測。具有較強的自預(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)進行了優(yōu)化。遺傳算法是一種模擬自收斂性能。通過將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為遺傳算法求解的問6.2評價方法研究本文采用熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績的思想，對各指標進行歸一化處理，得到各指標的權(quán)重。利用BP神7.實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)的績效了實驗。實驗結(jié)果表明，基于熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的績效評價模型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評價結(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)鏈績效評價研究，通過對農(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)鏈績效評價方法，本文通過熵權(quán)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績8.1研究結(jié)果說明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈績效進行評價。通過對歷史數(shù)據(jù)進行訓(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)鏈績效的重要性，得到合理的權(quán)重值；而BP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)鏈績效評8.2