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        基于AHP與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價研究

        2018-05-14 08:55:50盛祺元
        財訊 2018年6期
        關鍵詞:隱層制造業(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡

        盛祺元

        因為近期“十三五”五大發(fā)展之一“綠色發(fā)展”的提出以及我國長期可持續(xù)發(fā)展的需要,制造業(yè)越來越重視產(chǎn)品及其生產(chǎn)的綠色低碳可持續(xù)化,采用科學的評價方法對制造業(yè)產(chǎn)品準確地進行優(yōu)劣評價至關重要。本文運用AHP方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡參考已建立的制造企業(yè)產(chǎn)品綠色指標體系確定其權重并對某個制造企業(yè)的產(chǎn)品送行評價,以獲得合理的評價結(jié)果,并在綠色環(huán)保產(chǎn)品評價方面給其他制造企業(yè)一個參考。

        產(chǎn)品綠色評價

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡 制造企業(yè)產(chǎn)品

        引言

        目前環(huán)境污染、生態(tài)破壞的情況日益嚴重,霧霾現(xiàn)象更是讓我國進一步清晰認識到污染的嚴重性與環(huán)保的重要性。近期“十三五”五大發(fā)展之一“綠色發(fā)展”的提出以及我國長期可持續(xù)發(fā)展的需要都在使制造業(yè)對綠色環(huán)保更加重視,因此如何評價制造業(yè)產(chǎn)品是否綠色環(huán)保,是制造企業(yè)在考慮生產(chǎn)此產(chǎn)品時所需考慮的課題。

        本文參考已建立的指標體系,采用AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方法對制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系進行新的研究。針對復雜決策問題,AHP法能夠利用少數(shù)數(shù)據(jù)將專家的知識經(jīng)驗進行數(shù)學化、系統(tǒng)化,但受專家主觀因素的影響。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有很強的非線性映射能力和一定的計算準確性,但可能在訓練過程中落入局部最小點。將兩者結(jié)合,豐觀與客觀方法互相彌補不足,以期能夠得到更加準確、科學的結(jié)果。

        構(gòu)建制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的

        AHP-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

        模型首先運用AHP法確定各級指標及其權重,并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,將各參評制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的得分結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡后對其進行訓練,得到滿足精度要求的網(wǎng)絡后,再運用另一組樣本數(shù)據(jù)進行檢驗。最后用擬合好的網(wǎng)絡對相應數(shù)據(jù)進行仿真,得到制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的仿真結(jié)果。

        (1)建立制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價結(jié)構(gòu)模型

        制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價圍繞著企業(yè)發(fā)展、社會生態(tài)及政府監(jiān)督三方面,維持共贏才能生產(chǎn)出合格的綠色產(chǎn)品。本文借鑒了張青山、孫秋月等有關于制造業(yè)綠色產(chǎn)品評價體系的研究,建立了制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系。具體步驟如下:

        1.建立指標有相互關系形成遞階層次的評價體系,表明各層之間的關系。

        2.以以上制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系為基礎制作表格請專家填報,運用L.T.Satty氏1-9標度法對準則層和指標層進行兩兩比較,建立判斷矩陣。

        3.進行各判斷矩陣特征向量的計算并進行歸一化處理,得到同一層次的權重。

        4.對每個層級都進行一致性檢驗,通過檢驗,則確定各級指標的綜合權重。如果不通過,則調(diào)整判斷矩陣的元素值再按上述步驟計算。

        (2)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡。如圖1所示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層,其學習規(guī)則是使用梯度下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權值和閾值,使網(wǎng)絡的誤差平方和最小。

        具體學習過程如下:

        1.確定輸入層、隱層、輸出層及其務層神經(jīng)冗數(shù),對網(wǎng)絡的權值和閾值進行初始化。網(wǎng)絡節(jié)點從輸入層到隱層的權值為wij,從隱層到輸出層為wjk,閾值分別記為θj和θk。

        2.輸入學習樣本xk,計算各層的輸出值。

        3.進行權值的修正,直至實際輸出誤差ε小于設定的誤差允許值。

        AHP-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價的應用分析

        (1)AHP層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建與各指標權重計算

        某制造企業(yè)進行產(chǎn)品綠色評價,首先在調(diào)研相關資料后,根據(jù)表1,組織專家填表。在表l的設計中,設計了技術性評價(A1)、綠色性指標(A2)、經(jīng)濟性評價(A3)三個一級準則層指標,各準則層要素進一步細分為17個二級指標層要素,包括功能指標(A11)、質(zhì)量指標(A12)、品種多樣性指標(A13)、可維護性指標(A14)、操作安全性指標(A15)、交貨及時性指標(A16)、回收性能指標(A17)、固體污染(A21)、噪聲污染(A22)、大氣污染(A23)、水體污染(A24)、土壤污染(A25)、能源利用指標(A26)、資源利用指標(A27)、企業(yè)成本指標(A31)、用戶成本指標(A32)、環(huán)境成本指標(A33)。

        根據(jù)步驟,運用Matlah(R2016h版本)可得準則層和指標層判斷矩陣的一致性檢驗結(jié)果,如表1。由表可知,各層級判斷矩陣具有可以接受的滿意一致性。

        根據(jù)以上計算結(jié)果,可得制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系的各層級指標權重,如表2。

        (2)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

        根據(jù)以上建立的某制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

        1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)。

        本文選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,包含一個輸入層,一個隱層和一個輸出層。輸入層節(jié)點的數(shù)目與評價指標個數(shù)相對應,即本文模型中神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層節(jié)點數(shù)n為17個。輸出層節(jié)點的數(shù)目與評價結(jié)果相對應,即本文模型中神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層節(jié)點數(shù)m為1個。根據(jù)常見的經(jīng)驗公式(a為1到10之間的常數(shù)),中間隱層節(jié)點的數(shù)目選取為j=ll。

        2.獲取樣本數(shù)據(jù)。

        邀請專家對此制造企業(yè)的14個隨機產(chǎn)品樣本進行打分,得到14組專家評估數(shù)據(jù),用上一小節(jié)的AHP法得出評價結(jié)果得分,以此作為網(wǎng)絡訓練與檢驗的樣本數(shù)據(jù),如表3。

        3.訓練樣本數(shù)據(jù)。

        隱層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用tansig函數(shù)。輸出層采用purelin函數(shù)。本文使用前12組樣本數(shù)據(jù)作為訓練樣本,后2組作為檢驗數(shù)據(jù)。輸入向量為樣本數(shù)據(jù)中的各個數(shù)據(jù),輸出向量為以上AHP法評價體系模型得出的評價結(jié)果得分。創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡并進行訓練,通過MATLAB R2016h軟件對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理和神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。

        4.訓練函數(shù)的參數(shù)設置以及訓練結(jié)果。

        本文程序中,反向傳播的訓練函數(shù)為trainlm函數(shù);訓練精度e=0.00001;訓練次數(shù)N=5000;學習規(guī)則為traingdx函數(shù);學習系數(shù)lr=0.32;性能函數(shù)為mse函數(shù);其余參數(shù)均采用默認值。在軟件執(zhí)行后,經(jīng)過66次迭代調(diào)整達到訓練的要求精度結(jié)束訓練,訓練結(jié)果如圖2。網(wǎng)絡訓練回歸分析如圖3。

        由Matlah程序執(zhí)行來看,網(wǎng)絡訓練后的仿真值為0.9206與0.7638,專家評估得分數(shù)據(jù)為0.9424與0.7694,兩者較為接近。其誤差分析如表4。

        由此可見,在此制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系中,這樣的誤差可以接受,保存該神經(jīng)網(wǎng)絡,以待日后有同類制造企業(yè)進行評價分析時可以直接輸入該企業(yè)的產(chǎn)品綠色評價指標數(shù)據(jù)得到該產(chǎn)品的綠色評價結(jié)果。

        結(jié)論

        制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系中包含了若干不同的指標,這些指標很難定量而得且有很大程度的模糊性。因此本文在研究制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系時,采用了AHP層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合,即定性與定量相結(jié)合的方法,來對制造企業(yè)產(chǎn)品綠色進行綠色評價并建立體系。這樣結(jié)合了兩者的優(yōu)點,減少了專家評價的主觀影響,增加了評價結(jié)果的科學性和準確性,使評價更加客觀有效。

        [1]張青山,喬芳麗,馬軍,等。制造業(yè)綠色產(chǎn)品評價研究[J].沈陽工業(yè)大學學報(社會科學版),2008,1(1):64-70.

        [2]徐偉.制造業(yè)綠色產(chǎn)品綜合評價研究[D].沈陽工業(yè)大學,2006.

        [3]孫秋月.制造業(yè)綠色產(chǎn)品設計方案評價研究[D].沈陽工業(yè)大學,2006.

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