基于DEA和BP神经网络的物流园区评价-论文.pdf

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1、2015年7月中国管理信息化Ju1．，2015第18卷第l4期ChinaManagementInformationizationVo1．18．No．14基于DEA和BP神经网络的物流园区评价刘易明(安徽Y-_,lk大学管理科学与工程学院，安徽马鞍山243002)[摘要】通过建立物流园区综合指标体系，将数据包络分析(DEA)和BP神经网络结合起来形成DEA—BP神经网络综合评价模型，并利用该模型对一些现有的物流园区进行评价，对一些将要建立的物流园区提出合理化建议。[关键词]物流园区；数据包络；分析；BP

2、神经网络doi：10．39690．issn．1673—0194．2015．14．071[中图分类号]F270．7[文献标识码】A[文章编号]1673．0194(2015)14．0090。02德国政府提出“工业4．0”战略，并在2013年4月的汉诺威工下结论：业博览会上正式推出，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新(1)若o％1，。=0，Sr~=0，则DMum为DEA有效；一轮工业革命中占领先机。“工业4．0”项目主要分为三大主题：(2)若我1，或’≠0，Sr+o≠0，则DMu为非DEA有效。第一，“

3、智能工厂”；第二，“智能生产”；第三，“智能物流”。智1，2BP神经网络模型能物流主要通过互联网、物联网，整合物流资源，充分发挥现有物流BP网络是一种多层前馈神经网络，名字源于网络权值的调整资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支规则，采用后项传播学习算法，即BP学习算法。持。而作为智能物流的载体，物流园区的规划与建设显得尤为重要。BP网络是一种具有3层或3层以上的神经网络，包括输入层、随着物流园区在国外所发挥的效果越来越显著，国内各级地方政府中间层(隐层)和输出层。上下层之间实现全

4、连接，而每层神经元之也意识到了其重要性，纷纷推出了物流园区的规划方案。但国内对间无连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入物流园区的认识还不是很全面，对其经营与运作模式也没有什么经层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入验可言，不少地方还存在打着物流地产的招牌，大肆囤积土地却不响应。接下来，按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经以开发物流项目为目的的现象，造成土地的闲置与浪费。本文通过过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层，这种算法称为DEA对物流园区的效率

5、进行分析，对于分析结果，再利用BP神经“误差逆传播算法”，即BP算法。随着这种误差逆的传播修正不网络的学习能力，先对样本进行训练，进而做出预测。断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。1模型的选取与构建1．3DEA—BP综合评价模型1．1DEA模型DEA是由查纳斯(Charnes)和库伯(Cooper)等人于1978年创建的。随后，Chames、Coper和魏权龄等人对其进行了进一步完善。DEA方法的模型是：在基于凸性、锥性、无效性和最小性的公理假设的基础上，由生产可能集为：：{(，r)l∑，≤

6、，∑，≥】，，Aj~>O，=1，2，⋯，}ii图1DEA—BP综合评价模型可得到如下的DEA模型(cR)：进行物流园区评价时，首先将相关数据输入DEA模型，得出的结果一方面用于效率改进分析，另一方面，将得出的效率评价值作min[～(∑一+∑，)]为客观的输出值，以指导BP神经网络进行学习和训练，并利用训练好的网络来做预测，如图1所示。∑局+=01．4模型的分析与构建j=l1．4．1物流园区评价指标体系的确定表1为物流园区评价指标体系表。∑yrj,~j岫=。表1物流园区评价指标体系0，2j，Si一，Sr

7、≥0输入指标用地面积建设费用营垤费用工资费用(公顷)(万元)(万元)(万元)输出指标年货物处理能力(万吨)式中，n表示同类决策单元(DecisionMakingUnits，DMU)数量；m和分别表示输入指标和输出指标的个数；和y分别表示其1．4．2BP神经网络参数的确定中第，n个DMU的第i项输入和第，项输出；Sr~和分别表示为表2为BP神经网络训练参数表，由表2可知，输入神经元的松弛变量；s为非阿基米德无穷小量。个数为4个，输出神经元的个数为1个，并且根据Kolmogorov引理，上述模型为CR模型

8、，它的含义是找”个DMU的某种线性组初步设定中间层神经元的个数为9个，具体个数可以在调试中确定。合，使其产出在不低于第『n个DMU产出的条件下，投入尽可能小。表2BP神经网络训练参数该模型是从产出不变，投入减小的角度构造的，称为投入的效率评输^层神中间层神输出层神训练性能输人层隐含层传输出层传价模型。它主要用于评价DMU同时为规模有效和技术有效，有如经元数经元数经元数函数函数函数递函数递函数[收稿日期]2015-05-224个9个1个TrainlmMse