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基于BP神经网络的供应链节能减排评价研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:02:38
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基于BP神经网络的供应链节能减排评价研究【摘要】:20世纪80年代以来,环境问题受到的关注越来越多,多国政府和企业都开始关注资源的有效利用,资源的有效利用已成为一个影响社会经济发展

【摘要】:20世纪80年代以来,环境问题受到的关注越来越多,多国政府和企业都开始关注资源的有效利用,资源的有效利用已成为一个影响社会经济发展的重要因素,节能减排作为利用资源的一个有效手段得以受到各国政府的重视。供应链作为全球市场竞争的主体,如何在保证并提升供应链效益的同时尽可能的进行节能减排以减少对自然环境的破坏和实现资源的合理利用是一个重要的课题,供应链节能减排正是基于此而生。 本文首先阐述了供应链节能减排的研究背景及意义,回顾了国内外节能减排的研究现状,继而阐述本文的创新之处和各章的主要内容;接着分别从供应链内涵、供应链绩效评价和节能减排相关理论三个方面进行了基础理论综述;然后在此基础之上结合国家“十一五”规划纲要中节能减排的含义,提出了供应链节能减排的概念。进而运用“初选、筛选、确定”三步法构建了一个包括31个指标的供应链节能减排体系,并详细阐释了每一个指标的含义,给出相应的计量公式。 本文的另一特点在于运用BP神经网络的方法对供应链节能减排进行了研究。首先分析了BP神经网络与供应链节能减排评价结合的可行性;然后在阐述BP神经网络的基本原理的基础上,提出了一种改进的BP算法,并利用之对供应链节能减排能力进行仿真、模拟,为供应链节能减排提供可操作性的评价方法。 本文首次提出供应链节能减排,为节能减排提供了另外一种思路。本文构建的指标体系及评价方法,一方面能够对供应链的节能减排能力进行评估;另一方面,还可以在一定程度上预测供应链的节能减排水平,以促使供应链企业及时采取相应的措施,实现节能减排能力的提高。 【关键词】:供应链节能减排 评价体系 BP神经网络
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F274;TP183
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-10
  • 第一章 绪论10-19
  • 一、 研究背景、意义及目标10-12
  • (一) 研究背景10-11
  • (二) 研究意义及目标11-12
  • 二、 国内外节能减排研究现状综述12-15
  • (一) 国外节能减排研究现状综述12-13
  • (二) 国内节能减排研究现状综述13-15
  • 三、 研究思路与创新之处15-16
  • (一) 研究思路15-16
  • (二) 创新之处16
  • 四、 本文主要内容与框架结构16-19
  • (一) 本文的的主要内容16-18
  • (二) 本文的框架结构18-19
  • 第二章 供应链与节能减排理论综述19-30
  • 一、 供应链的相关理论19-25
  • (一) 供应链内涵及流程19-20
  • (二) 供应链绩效评价模型综述20-24
  • (三) 供应链的绩效评价方法概述24-25
  • 二、 节能减排相关理论25-30
  • (一) 节能减排的理念25-27
  • (二) 节能减排的工作重点27-28
  • (三) 目前节能减排研究当中存在的问题28-30
  • 第三章 供应链节能减排评价体系构建30-58
  • 一、 供应链节能减排内涵及基本环节30-35
  • (一) 供应链节能减排的基本内涵30-31
  • (二) 供应链节能减排的基本环节31-35
  • 二、 供应链节能减排评价体系构建35-58
  • (一) 供应链节能减排评价体系的构建原则35-37
  • (二) 供应链节能减排指标体系的构建过程37-49
  • (三) 供应链节能减排评价体系49-58
  • 第四章 BP 神经网络在供应链节能减排评价中的应用58-75
  • 一、 BP 神经网络与供应链节能减排评价结合的可行性分析58-60
  • (一) 供应链节能减排的不确定性58-59
  • (二) BP 神经网络与供应链节能减排结合的可行性59-60
  • 二、 BP 神经网络的相关知识60-66
  • (一) BP 神经网络的基本原理60-61
  • (二) BP 网络结构及工作原理61-64
  • (三) 标准 BP 算法的实现64-65
  • (四) 标准 BP 算法的缺陷以及改进65-66
  • 三、 基于 BP 神经网络的供应链节能减排绩效评价实证分析66-75
  • (一) 网络模型的基础设置66-67
  • (二) 仿真训练67-73
  • (三) 供应链节能减排能力评价73-74
  • (四) 结论分析74-75
  • 总结与研究展望75-77
  • 一、 总结75
  • 二、 不足以及未来展望75-77
  • 参考文献77-81
  • 附录一 BP 神经网络评价原始数据81-83
  • 附录二 BP 神经网络训练收敛后各层权值和阀值83-97
  • 附录三 供应链节能减排指标企业调查问卷97-100
  • 附录四 供应链节能减排指标体系确定专家调查表100-102
  • 附录五 供应链节能减排调查问卷102-105
  • 研究成果105


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