摘要：港口是货物集散、贸易往来的重要产所,是一个国家或地区运输枢纽。以港口为枢纽的交通运输体系在国民经济中占有极其重要的地位。随着港口业务扩张,信息化水平的不断提高,港口绩效在增加港口竞争力,协助管理者加强监督港口企业内部管理等方面的作用显得越来越重要。影响港口经营的因素有很多,而且一般呈非线性相关关系,而传统的绩效评价方法并不能很好地处理指标之间的这种关系。针对这一问题本文提出一种基于BP神经网络的绩效评价方法,而且就绩效管理智能化发展方向来讲,利用BP神经网络技术研究港口绩效也具有很强的现实意义。本文提出地基于BP神经网络的港口绩效评价,是以某散杂货港口的生产经营绩效作为研究对象。在理论学习的基础上,本文主要做了如下研究：第一,分析港口生产业务流程,结合散杂货港口的生产运营特点,参照文献以及港口统计报表,建立基于平衡计分卡的散杂货港口绩效评价指标体系；第二,采集和处理样本数据,进行样本数据分组,为模型的训练和测试提供数据支持；第三,研究模型的结构、算法以及相关参数,初始化网络模型,经过不断地训练和修正,建立一个稳定、完整的散杂货港口绩效评价模型,并运用测试样本,对模型进行有效性验证。最后运用模型对研究的5家港务分公司的生产经营绩效进行评价分析,发现港口生产经营过程在存在的问题,并从应收账款风险控制、机械作业效率、船舶调度优化以及服务质量等4方面提出改进的措施和建议。本文采用MATLAB神经网络工具箱(NNT)下的图形用户界面(GUI)功能对网络模型进行分析和设计。