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基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价

发布时间:2019-04-26 05:17:37 文章来源:未来智讯    
网络的输出向量将表示响应综合评估的幅度作为神经网络的输出向量; 在使用网络之前,通过传统综合评估成功获得的一些样本训练网络,使其所拥有的权重系数的值是在训练后获得准确的内部性能之后,训练好的神经网络可以用作 评估企业绿色竞争力的有用项目。 4企业绿色竞争力评价实例分析本文的实证分析过程以中国造纸业上市公司为案例。 具体目标值来自X Paper Group。 最初,对每个输入目标进行归一化,然后使用BP神经网络模型来评估企业的绿色竞争力。 当该机构评估公司绿色竞争力的BP神经网络时,认为二级目标系​​统包含36个目标,因此输入层神经元设置为36; 配置一个输出层神经元,以便添加评估。 该局的直觉性,对局的评价分为优秀,良好,中等和差四个层次,分离对应(1,0,0,0),(0,1,0,0),( 0,0,1,0),(0,0,0,1); 隐藏层神经元可以通过凭证经验公式确定n1 = sqrt(m + n)+ d,其中m是输入层神经元的数量,n是输出层中神经元的数量,d是0之间的常数 在本文中,d = 5,因此隐藏层中神经元的数量可以确定为n1 = 11。 使用BPlab编程软件编写BP神经网络步骤,采用神经网络训练效果η= 0.05,给定cust = 0.001的值,当企业的目标值通过输入层进入网络时,网络将使用训练的权重 进入操作。 最后,凭证输出层输出的矢量值的隶属关系决定企业的绿色竞争力,得到输出(0.9863,-0.0048,-0.0169,-0.0124),输出局和(1,0, 0,0)水平是最合适的,这证明公司具有很强的绿色竞争力。 5结论针对当前企业管理绿色增长趋势和新形势要求,提出了企业绿色竞争力评价指标体系,给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型。 本文介绍了企业绿色竞争力评价指标的应用路径,并通过具体实例对目标体系的综合评价模式进行了实证分析,为企业实现可持续增长供给提供支持和借鉴。 参考文献:[1] Porter M E,Vander Linde C.走向环境竞争关系的新概念[J]。 Journal of Economic Perspectives,1995(9):97-118。[2] Bonifant BC,Arnold MB,Long F J.通过环境投资获得竞争优势[J]。 Business Horizo​​ns,1995,38(4):37-47。 [3]吴晓玲。 关于绿色竞争力的理论思考[J]。科学理论,2004(2)。 [4]张青山,宋伟,乔方利。企业绿化预警系统的构建[J]。系统工程理论与实践,2008(9):39-45。
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