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粗集-遺傳支持向量機模型在供應鏈績效評價中的應用

發(fā)布時間:2018-03-01 04:37

  本文關(guān)鍵詞: 供應鏈 績效評價 粗集理論 支持向量機 遺傳算法 出處:《湖北農(nóng)業(yè)科學》2015年03期  論文類型:期刊論文


【摘要】:將粗集-遺傳支持向量機模型運用到供應鏈績效評價中,首先利用粗集理論剔除影響供應鏈績效評價的冗余因素,獲得核心影響因素,再采用支持向量機對于提取得到的核心影響因素預測供應鏈績效所處的級別。在支持向量機分類過程中,利用遺傳算法對支持向量機算法的參數(shù)進行尋優(yōu),獲得最佳參數(shù)模型,而后預測得到供應鏈績效評價級別。最后,實例運用此模型進行了預測,并與只運用粗集-支持向量機進行預測的結(jié)果進行對比。結(jié)果表明,利用粗集-遺傳支持向量機方法對供應鏈績效評價級別的預測準確率更高,預測結(jié)果更符合實際,是一種科學可行的方法。
[Abstract]:The rough set genetic support vector machine model is applied to supply chain performance evaluation. Firstly, the redundant factors affecting supply chain performance evaluation are eliminated by rough set theory, and the core influencing factors are obtained. Support vector machine (SVM) is used to predict the performance of supply chain. In the process of SVM classification, the parameters of SVM are optimized by genetic algorithm, and the best parameter model is obtained. Finally, the model is used to predict the performance of the supply chain, and the results are compared with those using only rough set and support vector machine. The results show that, Rough set genetic support vector machine (GSVM) is a scientific and feasible method to predict supply chain performance evaluation.
【作者單位】: 泰安職業(yè)技術(shù)學院財經(jīng)系;
【基金】:國家自然科學基金項目(61272506) 國家科技支撐計劃課題項目(2007BAB18B01)
【分類號】:TP181

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1550432

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