基于BP神经网络的绿色建筑供应商选择研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 绿色建筑研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 供应链相关研究综述 | 第11页 |
| 1.2.3 供应商选择方法研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.4 研究综述总结 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 技术路线研究 | 第13-14页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第14-15页 |
| 第2章 绿色建筑供应链相关理论 | 第15-21页 |
| 2.1 绿色建筑供应链概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 绿色建筑供应链的界定 | 第15-16页 |
| 2.1.2 绿色建筑供应链的内容 | 第16-18页 |
| 2.1.3 绿色建筑供应链运行 | 第18页 |
| 2.2 绿色建筑供应商选择 | 第18-21页 |
| 2.2.1 供应商的类型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 供应商选择的流程 | 第19-21页 |
| 第3章 绿色建筑供应商选择指标体系的构建 | 第21-50页 |
| 3.1 绿色建筑供应商选择指标体系构建的原则 | 第21-23页 |
| 3.1.1 绿色建筑供应商选择的原则 | 第21页 |
| 3.1.2 评价指标确定的原则 | 第21-23页 |
| 3.2 指标体系的构建 | 第23-30页 |
| 3.2.1 评价指标选取方法 | 第23-25页 |
| 3.2.2 绿色建筑供应商评价指标筛选 | 第25-30页 |
| 3.3 问卷调查与数据处理 | 第30-38页 |
| 3.3.1 调查问卷的设计和发放 | 第30-31页 |
| 3.3.2 数据统计分析 | 第31-33页 |
| 3.3.3 问卷信度检验 | 第33-34页 |
| 3.3.4 问卷效度检验 | 第34-35页 |
| 3.3.5 因子分析 | 第35-38页 |
| 3.4 绿色建筑供应商选择指标体系整合 | 第38-40页 |
| 3.5 评价指标的具体说明 | 第40-50页 |
| 3.5.1 质量水平 | 第40-41页 |
| 3.5.2 成本水平 | 第41-42页 |
| 3.5.3 柔性水平 | 第42-43页 |
| 3.5.4 供应商管理水平 | 第43-44页 |
| 3.5.5 可靠性水平 | 第44-45页 |
| 3.5.6 创新能力 | 第45页 |
| 3.5.7 合作潜力水平 | 第45-46页 |
| 3.5.8 绿色水平 | 第46-50页 |
| 第4章 基于BP神经网络的供应商选择模型 | 第50-57页 |
| 4.1 BP神经网络的适用性分析 | 第50页 |
| 4.2 BP神经网络模型的理论原理 | 第50-51页 |
| 4.3 供应商选择评价的BP神经网络的建立 | 第51-55页 |
| 4.3.1 输入层、隐藏层神经元数确定 | 第52-53页 |
| 4.3.2 连接权值和阈值的初始化 | 第53页 |
| 4.3.3 定义激活函数和正向传播公式 | 第53-54页 |
| 4.3.4 模型的训练与测试 | 第54页 |
| 4.3.5 数据的仿真测试 | 第54-55页 |
| 4.4 BP神经网络模型在Matlab中的实现 | 第55-57页 |
| 4.4.1 Matlab建立评价模型的主要特点 | 第55页 |
| 4.4.2 样本数据的预处理 | 第55页 |
| 4.4.3 BP神经网络的构建 | 第55-56页 |
| 4.4.4 BP神经网络的训练和拟合 | 第56-57页 |
| 第5章 案例分析 | 第57-65页 |
| 5.1 案例背景 | 第57页 |
| 5.2 模型数据收集及预处理 | 第57-62页 |
| 5.3 神经网络结构的构建 | 第62-63页 |
| 5.4 神经网络的训练及拟合 | 第63-65页 |
| 5.4.1 BP神经网络的训练 | 第63页 |
| 5.4.2 供应商的数据测试拟合 | 第63页 |
| 5.4.3 绿色建筑型企业选择供应商的建议 | 第63-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 研究结论 | 第65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录A | 第71-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
