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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百貨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)價(jià)模型研究

        2008-12-31 00:00:00孟聞聞初宇平董曉東
        商場(chǎng)現(xiàn)代化 2008年13期

        [摘要] 本文在建立百貨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,運(yùn)用主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立模型,對(duì)其進(jìn)行了模擬綜合評(píng)價(jià)。

        [關(guān)鍵詞] 百貨業(yè) 主成分分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 評(píng)價(jià)

        本文在波特五種力量競(jìng)爭(zhēng)模型,并結(jié)合當(dāng)前百貨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)際情況,從百貨業(yè)外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,建立競(jìng)爭(zhēng)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系后,用主成分分析對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行篩選,然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立評(píng)價(jià)模型的方法上最大程度開發(fā)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)價(jià)模型。

        一、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        即將各種數(shù)據(jù)和非數(shù)據(jù)資料轉(zhuǎn)化為正向數(shù)據(jù)指標(biāo),根據(jù)指標(biāo)性質(zhì)的不同,采用不同的轉(zhuǎn)化方法。

        二、定性指標(biāo)的處理

        對(duì)于一些定性指標(biāo),數(shù)據(jù)的收集采用問卷調(diào)查的方法,問卷采用(好,較好,一般,不好)的模式讓被調(diào)查者選擇,然后利用被調(diào)查者選擇每一項(xiàng)的比率和權(quán)重相乘的綜合得分作為這一項(xiàng)的得分。

        三、用主成分分析法篩選主成分

        1.原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

        2.求指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣。,其中,rjk是指標(biāo)j與指標(biāo)k的相關(guān)系數(shù)。

        3.求相關(guān)矩陣R的特征根和特征向量,確定主因子。由特征根方程可求得的p個(gè)特征根,它是主因子的方差,它的大小描述了各個(gè)主因子在描述被評(píng)價(jià)對(duì)象上所起的作用的大小,對(duì)其從大到小進(jìn)行排列:。由特征根方程可知,每一個(gè)特征根對(duì)應(yīng)一個(gè)特征向量,將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主因子:

        F1稱為第一主因子,F(xiàn)2稱為第二主因子,依次類推,F(xiàn)p稱為第p主因子。

        4.求方差貢獻(xiàn)率,確定主因子個(gè)數(shù)。一般而言,主因子個(gè)數(shù)等于原始指標(biāo)個(gè)數(shù),但如果原始指標(biāo)個(gè)數(shù)較多時(shí),進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的工作量就很大也比較麻煩。主因子分析法就是選取盡量少的K個(gè)主因子來進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),同時(shí)盡量不丟失信息量。K值由方差貢獻(xiàn)率決定,一般地說,K不應(yīng)小于85%。

        5.對(duì)K個(gè)主因子進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。先求每一個(gè)主因子的線性加權(quán)值,即第3個(gè)步驟中的,再以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重,對(duì)這K個(gè)主因子進(jìn)行加權(quán)求和,即得最終評(píng)價(jià)值V:

        四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型

        1.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象的特點(diǎn)采用三層(輸入層、中間層、輸出層)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入層的輸入為主成份分析的結(jié)果,輸出層的輸出為預(yù)先設(shè)定值。

        2.各層參數(shù)的確定。輸入層的輸入:;輸出層的希望輸出:;中間層的輸入:;中間層的輸出:;輸出層的輸入:;輸出層的實(shí)際輸出:;中間層神經(jīng)元的閾值:;輸出層的閾值:;輸入層與中間層的連接權(quán)值:中間層與輸出層的連接權(quán)值:。

        3.BP學(xué)習(xí)算法流程。第一,初始化,賦予(-1.1)的隨機(jī)值。第二,隨機(jī)選取學(xué)習(xí)樣本模式對(duì)進(jìn)行操作。第三步,計(jì)算中間層單元輸入和輸出,式中。第四步,計(jì)算輸出層單元的輸入輸出,。第五步,計(jì)算輸出層各單元的一般誤差,。第六步,計(jì)算中間層各單元一般誤差,。第七步,權(quán)值修訂。首先取,為(0,1)內(nèi)較大的數(shù)(例如0.6),循環(huán)計(jì)算多次后(例如50次),如果誤差仍沒有達(dá)到精度要求,則逐漸減少的取值。,第八步,計(jì)算誤差。首先,定義誤差式中k為第k個(gè)樣本。當(dāng)時(shí)訓(xùn)練結(jié)束,否則返回第二步,式中m為訓(xùn)練樣本數(shù),為事先確定值。第九步,確定各個(gè)權(quán)值之后模型確定。最后將百貨業(yè)數(shù)據(jù)輸入模型即可應(yīng)用。

        參考文獻(xiàn):

        [1]韓力群:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2002.1-193

        [2]盧紋岱:SPSS for Windows統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000. 414—417

        [3]邁克爾.波特著陳小悅譯:《競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略》第一版,華夏出版社,北京,1997年版

        [4]于秀林任雪松:多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,1999

        注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。

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