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基于BP神经网络的NT企业营销风险预警研究

1 绪论第1-21页
 1.1 选题研究的背景与意义第9-11页
  1.1.1 研究背景第9页
  1.1.2 研究意义第9-11页
 1.2 国内外相关研究状况综述第11-17页
  1.2.1 基础理论研究综述第11-14页
  1.2.2 营销风险预警管理研究现状第14-16页
  1.2.3 相关研究中存在的问题第16-17页
 1.3 论文研究的目标、思路、主要内容及框架第17-21页
  1.3.1 研究目标第17-18页
  1.3.2 研究思路第18-19页
  1.3.3 研究的主要内容及框架第19-21页
2 NT企业营销风险预警的理论基础第21-39页
 2.1 营销风险概念的基本内涵第21-22页
 2.2 NT企业营销风险的原因及分析第22-29页
  2.2.1 NT企业营销风险产生的原因第23-25页
  2.2.2 NT企业营销风险因素第25-29页
 2.3 NT企业营销风险的特征第29-31页
 2.4 NT企业营销风险预警管理内容第31-35页
 2.5 NT企业营销风险预警管理系统第35-39页
3 NT企业营销预警指标体系建立第39-58页
 3.1 营销预警指标构建原则第39-40页
 3.2 营销预警指标构建方法第40-43页
  3.2.1 解析结构模型概述第41-42页
  3.2.2 ISM法的运算原理第42-43页
 3.3 NT企业产品营销市场的不确定性第43-45页
 3.4 NT企业营销预警指标体系构建第45-53页
  3.4.1 营销风险预警的警素分析第46-50页
  3.4.2 营销风险警兆的分析第50-51页
  3.4.3 营销预警指标的含义第51-53页
 3.5 指标遴选方法选择第53-58页
  3.5.1 主成分分析法的引入第55-56页
  3.5.2 主成分分析法的计算步骤第56-58页
4 BP神经网络营销预警模型的理论分析第58-69页
 4.1 BP神经网络理论概述第58-60页
 4.2 BP神经网络的学习算法及流程第60-61页
  4.2.1 BP神经网络的学习算法描述第60-61页
  4.2.2 BP神经网络模型算法流程第61页
 4.3 BP神经网络的特点及应用第61-63页
 4.4 BP神经网络预警模型的选择第63-66页
  4.4.1 BP神经网络预警模型在理论上的可行性第63-64页
  4.4.2 BP神经网络预警模型应用的现实性第64-66页
 4.5 BP神经网络的企业营销风险预警模型构建思路第66-69页
  4.5.1 BP神经网络模型构建分析第66-67页
  4.5.2 BP神经网络模型建立的步骤第67-69页
5 BP神经网络营销预警模型构建第69-89页
 5.1 NT企业预警指标数据搜集第69-71页
 5.2 运用主成分分析法进行指标精选第71-81页
  5.2.1 指标数据是否适合进行主成分析的判定第71-75页
  5.2.2 数据的主成分分析结果第75-81页
 5.3 BP神经网络模型结构确定第81-86页
  5.3.1 输入节点确定及数据准备第81-82页
  5.3.2 BP神经网络模型隐含节点的选择第82-84页
  5.3.3 BP神经网络模型输出节点的确定第84-86页
 5.4 BP神经网络模型的训练与检测第86-89页
6 BP神经网络预警模型应用及对策第89-96页
 6.1 NT企业营销风险预警的实例第89-90页
 6.2 营销风险预警警度的表示与输出第90-91页
 6.3 NT企业营销风险预警管理对策第91-96页
  6.3.1 正常风险状态下的预警对策第91-92页
  6.3.2 轻微风险状态下的预警对策第92-94页
  6.3.3 高度风险状态下的预警对策第94页
  6.3.4 危急风险状态(危机状态)下的预警对策第94-96页
7 结论与展望第96-98页
 7.1 本文的主要研究成果第96-97页
 7.2 有待于进一步研究的问题第97-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-102页
在校期间发表的论文和参加的科研项目第102页

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