基于ACO-SVM算法的供应链风险预警研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 供应链风险预警研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 风险预测模型研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 文献评述 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 研究路线 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论及基础 | 第15-25页 |
| 2.1 供应链风险含义与特征 | 第15-16页 |
| 2.1.1 风险含义 | 第15页 |
| 2.1.2 供应链风险含义 | 第15-16页 |
| 2.1.3 供应链风险的特征 | 第16页 |
| 2.2 供应链风险分类 | 第16-18页 |
| 2.3 支持向量机原理 | 第18-21页 |
| 2.3.1 基本支持向量机模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 支持向量机回归模型 | 第20-21页 |
| 2.4 蚁群算法的数学模型 | 第21-25页 |
| 2.4.1 蚁群算法原理 | 第21-23页 |
| 2.4.2 蚁群算法基础模型 | 第23-25页 |
| 第三章 供应链风险预警指标体系构建 | 第25-35页 |
| 3.1 构建原则 | 第25-26页 |
| 3.2 供应链风险预警初始指标设定 | 第26-27页 |
| 3.3 基于模糊推理系统的指标筛选 | 第27-32页 |
| 3.3.1 调查问卷设计和数据采集 | 第28页 |
| 3.3.2 基于模糊推理系统的指标筛选 | 第28-32页 |
| 3.4 供应链风险预警指标体系的建立以及解释 | 第32-35页 |
| 第四章 基于ACO-SVM供应链风险预警模型 | 第35-41页 |
| 4.1 供应链风险评估 | 第35-37页 |
| 4.1.1 ACO-SVM算法基本思路 | 第35-36页 |
| 4.1.2 目标函数选择 | 第36页 |
| 4.1.3 模型算法描述 | 第36-37页 |
| 4.1.4 风险评估步骤 | 第37页 |
| 4.2 供应链风险规划 | 第37-39页 |
| 4.2.1 供应链风险应对 | 第37-38页 |
| 4.2.2 知识库 | 第38-39页 |
| 4.3 供应链风险监控 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 供应链风险预警模型实证分析 | 第41-51页 |
| 5.1 数据采集和预处理 | 第41-42页 |
| 5.1.1 数据采集 | 第41页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第41-42页 |
| 5.2 ACO-SVM模型运算 | 第42-44页 |
| 5.3 试验结果及分析 | 第44-46页 |
| 5.4 实证分析 | 第46-49页 |
| 5.4.1 企业简介 | 第46-47页 |
| 5.4.2 A公司供应链风险评估 | 第47-48页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第48-49页 |
| 5.4.4 管理建议 | 第49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录一 供应链风险预警指标体系专家调查表 | 第58-61页 |
| 附录二 专家指标评价整理数据 | 第61-62页 |
| 附录三 企业调查问卷 | 第62-65页 |
| 附录四 论文部分原始数据 | 第65-68页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果 | 第68页 |
