【摘要】：21世紀(jì)以來(lái),在物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模發(fā)展的時(shí)代背景下,物聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)作為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最重要的一環(huán),在行業(yè)發(fā)展的高速增長(zhǎng)期,面臨著許多發(fā)展上的問(wèn)題,包括低質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)、升級(jí)乏力和發(fā)展方向迷茫等長(zhǎng)期問(wèn)題,還有規(guī)模意識(shí)短缺、經(jīng)營(yíng)信心不足等短期問(wèn)題,本文由上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效入手,參考了國(guó)內(nèi)外對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和其他行業(yè)的上市企業(yè)績(jī)效研究方式,對(duì)我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)75家上市企業(yè)的27項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和打分,并訓(xùn)練出準(zhǔn)確、科學(xué)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,不僅可以有效的預(yù)測(cè)企業(yè)績(jī)效得分和排名,對(duì)模型之外的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)也有著較好的延展性。在數(shù)據(jù)選取和分析過(guò)程中,本文選取的數(shù)據(jù)為上市企業(yè)2016-2017年年報(bào)公開(kāi)數(shù)據(jù),分成財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類(lèi),包括風(fēng)險(xiǎn)控制能力類(lèi)、現(xiàn)金流量能力類(lèi)、獲利能力類(lèi)、運(yùn)作能力類(lèi)、擴(kuò)張能力類(lèi)、科研能力類(lèi)、管理層能力類(lèi)七個(gè)一級(jí)類(lèi)目,凈利率、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流量比率、股權(quán)集中度、董事會(huì)人數(shù)、高管平均薪酬等27個(gè)具體類(lèi)別,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、預(yù)處理,利用因子分析法,最終凝聚成七個(gè)主因子,其綜合得分即為該企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效得分�？紤]到對(duì)其他尚未加入模型的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的延展性,采用原始數(shù)據(jù)而不是主因子加入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)過(guò)兩次系統(tǒng)的優(yōu)化,最終形成了高精度、低均方誤差、低平均誤差的優(yōu)秀模型,在應(yīng)用新加入數(shù)據(jù)做測(cè)試時(shí),對(duì)排名預(yù)測(cè)取得了 96%的準(zhǔn)確率,對(duì)得分預(yù)測(cè)平均偏差0.0012分,充分的體現(xiàn)了模型的可行性和適應(yīng)性。研究結(jié)果顯示,我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效主要受風(fēng)險(xiǎn)控制、現(xiàn)金流量、獲利能力、運(yùn)作能力、擴(kuò)張能力、科研能力、管理層能力七大因素影響,這七大因素和經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間存在非常明顯的相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.923。我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)應(yīng)該明確自身優(yōu)劣,抓住物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的紅利,穩(wěn)步提高自身競(jìng)爭(zhēng)力,適應(yīng)時(shí)代發(fā)展,找到自身的定位,爭(zhēng)取為企業(yè)、投資人和社會(huì)創(chuàng)造出更高價(jià)值。
【圖文】：

逡逑如圖３．１所示，在７５家物聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)中，物聯(lián)網(wǎng)制造業(yè)主要包括計(jì)算機(jī)、逡逑通信設(shè)備的制造（３家），集成電路等專(zhuān)用設(shè)備的制造（１５家），傳感器制造（４逡逑家）和ＲＦＩＤ等芯片的設(shè)計(jì)制造（１０家）；物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)業(yè)包括提供網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)逡逑（６家）、云計(jì)算服務(wù)（６家）、物聯(lián)網(wǎng)在智能交通、物流的應(yīng)用（７家），安防監(jiān)逡逑控應(yīng)用（８家）

設(shè)置樣本選取的方式為隨機(jī)選取，最大迭代次數(shù)為１０００次，在達(dá)到預(yù)設(shè)目逡逑標(biāo)時(shí)，或者經(jīng)過(guò)連續(xù)６次迭代，模型ＭＳＥ邋（均方誤差）不下降時(shí)，停止迭代，逡逑因?yàn)樵谀Ｐ停停樱挪幌陆禃r(shí)強(qiáng)行繼續(xù)迭代會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象出現(xiàn)，圖４．２顯示迭逡逑代次數(shù)達(dá)到２０－２６次時(shí)，訓(xùn)練集ＭＳＥ連續(xù)六次不繼續(xù)下降，所以停止迭代。訓(xùn)逡逑練集（藍(lán)色）、驗(yàn)證集（綠色）和測(cè)試集（紅色）三條ＭＳＥ曲線分別如圖４．２所逡逑示：逡逑Ｂｅｓｔ邋Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ邋Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ邋ｉｓ邋０．０１６９３７邋ａｔ邋ｅｐｏｃｈ邋２０逡逑１０１邋＾邋＾邐？逡逑．．．．．．，Ｔｒａｊｎ逡逑Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ逡逑，邐Ｔｅｓｔ逡逑？？邋Ｉ邐邐５６５１逡逑丨逡逑１0＂２邋ｔ邐１邐１邐１邐１邐１—逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐２５逡逑２６邋Ｅｐｏｃｈｓ逡逑圖４．２邋ＭＳＥ隨迭代次數(shù)下降曲線圖逡逑在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，除了均方誤差（ＭＳＥ）之外，輸入層和輸出層之間逡逑還應(yīng)具有足夠的相關(guān)關(guān)系，，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集的相關(guān)系數(shù)ｒ值如
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F49;F832.51;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2681594