基于神经网络预测的汽车制造业供应链协同管理研究

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通过对我国汽车制造业供应链结构、协同管理模式、优化及供应链协同预测等方面进行研究分析,根据神经网络算法的原理,建立一个单隐层的BP人工神经网络来逼近一个函数,体现了人工神经网络模型在预测方面的优势。该方法为决策者进行预测提供了科学的手段,对判断汽车制造企业供应链协同效果的好坏提供了可靠的依据。 Through the research and analysis of supply chain structure, coordination management mode, optimization and collaborative forecast of supply chain in China’s automobile manufacturing industry, according to the principle of neural network algorithm, we establish a BP neural network with single hidden layer to approximate a function, Advantages of Artificial Neural Network in Prediction. This method provides a scientific method for decision-makers to predict, and provides a reliable basis for judging the synergy effect of supply chain in automobile manufacturing enterprises.
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