為客觀和準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)制造企業(yè)綠色創(chuàng)新能力,本文構(gòu)建了制造企業(yè)綠色創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,提出了基于熵權(quán)TOPSIS的粒子群（PSO）優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）集成學(xué)習(xí)算法的制造企業(yè)綠色創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型。首先運(yùn)用熵權(quán)法客觀確定指標(biāo)權(quán)重,結(jié)合TOPSIS測(cè)度并綜合評(píng)價(jià)制造企業(yè)綠色創(chuàng)新能力,然后將評(píng)價(jià)值作為先驗(yàn)樣本進(jìn)行極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練與測(cè)試,訓(xùn)練過(guò)程中利用PSO優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與連接權(quán)值,從而對(duì)綠色創(chuàng)新能力進(jìn)行全面的分析和評(píng)價(jià)。最后以60家制造企業(yè)為例進(jìn)行實(shí)證分析,并將熵權(quán)TOPSIS-PSO-ELM算法與極限學(xué)習(xí)機(jī)回歸擬合算法對(duì)比,結(jié)果表明:基于熵權(quán)TOPSIS-PSO-ELM模型所得評(píng)價(jià)結(jié)果較已有方法更為準(zhǔn)確可靠。此外,為進(jìn)一步提高我國(guó)制造企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展能力提出了理論建議。 

【文章來(lái)源】：運(yùn)籌與管理. 2020年01期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

ELM的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

其中,MSEPi,MSEPib,MSEPG分別表示第i個(gè)粒子相對(duì)應(yīng)的均平方誤差,第i個(gè)粒子的最優(yōu)均平方誤差和粒子群體中的最優(yōu)均平方誤差。PSO-ELM的基本思想為:種群中每個(gè)粒子Pi由ELM中的輸入權(quán)值wi和閾值bi組成,根據(jù)粒子的迭代尋優(yōu)找出參數(shù)的最優(yōu)值,同時(shí),利用MP廣義逆矩陣分析確定輸出權(quán)重,從而達(dá)到降低預(yù)測(cè)誤差。

PSO-ELM網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)m與評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)相同為16個(gè),PSO-ELM網(wǎng)絡(luò)的輸出是對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià),所以輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為n=1。(2)確定隱含層神經(jīng)元數(shù)量

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2917901