基于BP神经网络模型的HL项目采购供应商评选研究

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1、工程硕士硕士学学位位论文基于BP神经网络模型的HL项目采购供应商评选研究作者姓名侯秀颖工程领域工程硕士校内指导教师苏越良副教授校外指导教师孙可可工程师所在学院工商管理学院论文提交日期2018年12月20日ResearchonHLprojectprocurementsupplierselectionbasedonBPneuralnetworkmodelADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HouXiuyingSupervisor：Assoc.Prof.SuYueliangSouthChinaUniversi

2、tyofTechnologyGuangzhou,China分类号：C93学校代号：10561学号：201520203966华南理工大学硕士学位论文基于BP神经网络模型的HL项目采购供应商评选研究作者姓名：侯秀颖指导教师姓名、职称：苏越良副教授校外指导教师姓名、职孙可可工程师申请学位级别：工程硕士工程领域名称：项目管理论文形式：产品研发工程设计应用研究工程/项目管理调研报告研究方向：项目管理论文提交日期：2018年12月20日论文答辩日期：2018年11月22日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：2018年12月答辩委员会成员：主席：李志宏教授委员：李牧南副

3、教授、赵世俊高级工程师摘要随着石油化工产品的需求日益增长和炼化行业蓬勃发展，国家近些年陆续批准并投产了一系列的炼油化工项目。中海油华南地区的HL炼化二期项目（以下简称HL项目）是投资466亿元，规模为1000万吨/年炼油和120万吨/年乙烯的炼化项目。HL项目的建成投产，大幅度提升珠三角炼化行业产能优势。在建设和经营过程中，要维护项目的利益和有效控制投资成本，就应该选择更优质，更适合的供应商，必须对供应商的各方面表现有比较全方面的掌握和了解。因此就要有一个合理的评选方法来给各个供应商做出定位。不合理的评选方法，无法对供应商的真实水平进行有效评价，将严重影响供应商合作的积

4、极性和稳定性，损害企业的利益。针对供应商评选问题，本文将以HL项目为例，找出HL项目现行供应商评选中存在的问题进行研究。通过研究国内外供应商评选和人工神经网络知识的相关理论，选择BP神经网络模型来解决HL项目供应商评选问题。文中建立了一个三层的BP神经网络结构模型，一个输入层，一个隐含层和一个输出层。结合HL项目的供应商特点，制定了一套由8个一级指标和21个二级指标组成的BP神经网络输入层评选指标。选取HL项目供应商库中46家供应商，通过收集36家供应商各自的21个指标数据作为模型输入层的训练样本，36家供应商的HL项目组认可的评分作为输出层数值，使用剩余10家供应商的

5、数据验证优化后模型的有效性。验证结果说明已建立的供应商评选模型泛化能力良好，输出结果准确度和实用性高，可以运用于HL项目供应商评选工作。本文将BP神经网络运用到HL项目供应评选工作中，能够大大缩短评选时间，使供应商评选工作更加高效。这种方法的指标权重运算更加科学，评选结果能够精准的反应供应商的综合能力，大幅度提高了HL项目供应评选结果的准确性。用此结果指导采购工作，能够达到节省采购成本，提高物资质量的效果。因此，BP神经网络模型在中海油HL项目的应用经验可以成为类似炼化工程项目应用BP神经网络方法来开展供应商评选管理的范例。关键词：炼化项目；供应商评选方法；BP神经网路

6、模型；评选指标IAbstractWiththeincreasingdemandforpetrochemicalproductsandthevigorousdevelopmentofpetrochemicalindustry,aseriesofrefiningandchemicalprojectshavebeenapprovedandputintooperationinrecentyears.ThesecondphaseofHLrefiningandpetrochemicalprojectinSouthChinaofCNOOC(hereinafterreferredtoa

7、sHLproject)isascaleof10milliontonsperyearrefiningprojectand1.2milliontonsperyearethyleneproject.Thisrefiningandpetrochemicalprojectinvested46.6billionyuan.ThecompletionoftheHLprojectwillincreasethecapacityofthepetrochemicalindustryinthePearlRiverDelta.Intheprocessofconstr