【摘 要】
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[摘 要] 综合遗传算法全局收敛性和BP网络局部搜索快速性、自学习自适应的优点,设计了遗传BP网络优化模型,提出基于此模型的集成化供应链危机预警支持系统构建方案。基本思路:根据模糊优选模型建立训练样本,引入遗传BP网络优化模型,先用GA在全局中定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在此空间中进行局部精调,反复交替逐步搜索出最优网络结构,在训练好的网络中输入遗传BP网络模型对预警指标的时间序列
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[摘 要] 综合遗传算法全局收敛性和BP网络局部搜索快速性、自学习自适应的优点,设计了遗传BP网络优化模型,提出基于此模型的集成化供应链危机预警支持系统构建方案。基本思路:根据模糊优选模型建立训练样本,引入遗传BP网络优化模型,先用GA在全局中定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在此空间中进行局部精调,反复交替逐步搜索出最优网络结构,在训练好的网络中输入遗传BP网络模型对预警指标的时间序列预测数据,实现准确预警。有效克服了当前预警模型缺乏自我学习、预警知识获取低效等缺陷,为供应链预警研究提供了一条可行的实现途径。
[关键词] 集成化供应链 遗传算法(GA) BP神经网络 模糊优选 平衡计分卡(BSC)
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基于灰数模型(GM模型)的预测方法自20世纪80年代初期灰色理论创建以来,已在许多领域得到成功应用。灰建模型是以一切随机变量为研究对象,将随机过程看成是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程。灰色模型对信息的数量和分布要求不高,一般只要求有4个以上数据即可建模,不需原始数据分布的先验特征,而且建模精度高, 能够较好地反映系统实际情况。
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