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1、第9卷第4期工业工程Vol.9No.42006年7月IndustrialEngineeringJournalJuly2006BP神经网络在大型超市选址中的应用翟森竞,柴华奇(西北工业大学管理学院,陕西西安710072)摘要:针对选址决策方法现有研究的不足,从基础、介质、参考、约束、量度五个方面,建立了时间帧下分维度、分粒度的大型超市选址影响因子模型;引入BP神经网络,设计出了基于BP神经网络的大型超市选址分析模型。在通过一定样本学习和训练建立了稳定神经网络的基础上,实例验证了该模型在大型超市选址
2、分析中的可行性和有效性。关键词:大型超市;选址;BP神经网络;影响因子中图分类号:F721.7文献标识码:A文章编号:1007-7375(2006)04-0109-04ApplicationofBPNeuralNetworktotheLocationofLarge-ScaleSupermarketsZHAISen-jing,CHAIHua-qi(SchoolofManagement,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xian710072,C
3、hina)Abstract:Thispaperconstructsaninfluentialfactormodelbasedontimeframeworkforthelocationoflarge-scalesupermarketfromtheaspectsofmarket,approachability,competition,spacecharacterandspacecost.BPneuralnetworkisemployedtodesignalocationanalysismodelfo
4、rlarge-scalesupermarkets.WithaBPneuralnetworktrainedandtestedbysamples,anexampledemonstratesthefeasibilityandvalidityofthemodel.Keywords:large-scalesupermarket;location;BPneuralnetwork;influentialfactor随着大型超市近年来在我国的快速发展,其选Ghosh、Popkowski等多位学者在顾客多目标
5、购物的情址问题逐渐引起了实务界的高度关注以及理论界的景下,通过研究消费者购物行为,为零售店选址提供[4-6]探索研究。在西方国家已有的研究中,选址在范围决策意见或建议。上述研究为零售店备选地址上分为国别选择(针对跨国企业)、区域选择、城市或的选择和比较提供了一定的依据,但仅有Applebaum[1]城镇中具体位置的选择三个大的层次,其中,大型&Divies、Moutinho分别提出的模拟方法和多元回归[3]超市在第三个层次上的选址问题即为本文所关注和分析方法可用于具体位置的选择分析之中,且前研究
6、的对象。而有关零售店具体位置选择的研究,者在面对复杂偶然因素时,分析工作难以展开,而后则在地理、营销等多个领域内互相交叉和重叠展者则面临多重共线性问题的干扰。引入具有非线性[2]开。Nelson、Grune&Smith、Applebaum等人提出并映射、自适应学习和较强容错性特点的人工神经网[1]不断完善的列举法,以及Cohen、Applebaum等提出络技术,不仅可以克服上述方法的缺陷,而且还为选的绘图法[3],用于获取所选位置的描述信息;Hotel-l址决策提供了新的工具。因此,本文将在析出
7、大型超市选址影响因素的基础上,运用BP神经网络,分ing模型、Reilly模型、Huff模型以及Nakanishi&Coo-析大型超市的选址。per提出的多元竞争相互作用模型,从空间竞争的角[3]度分析零售店的选址;20世纪80年代后,Okelly、收稿日期:2005-04-12基金项目:西北工业大学研究生创业种子基金资助项目(Z200591)。作者简介:翟森竞(1982-),女,陕西周至人,硕士研究生,主要研究方向为市场营销.110工业工程第9卷子模型的构建之中,通过修订和完善现阶段大
8、型超1大型超市选址影响因子模型的建立市选址决策,对可能产生的风险进行积极应对。1.1大型超市的界定2基于BP神经网络的大型超市选址2大型超市是指营业面积6000m以上,以居民、分析模型流动顾客为目标顾客,以经营大众化衣、食、日用品[7]2.1人工神经网络方法为主的零售业态。在实际中,一些零售店在经营人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是生鲜及方便食品、日用品和小件衣物的同时,为弥补一种高度复杂的非线性动力学习系统,具有非线性其空间成本,会将其部分空间租赁
