(華南理工大學(xué)　廣東　廣州　510006)

一、引言

2017年10月18日，十九大報(bào)告中指出深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，必須把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，把提高供給體系質(zhì)量作為主攻方向，顯著增強(qiáng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)。面對(duì)當(dāng)下中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)，僅從需求側(cè)著手已經(jīng)難以發(fā)揮應(yīng)有效果，而應(yīng)該從供給與需求雙側(cè)入手，尤其要增加有效供給。

供應(yīng)商是市場(chǎng)供需關(guān)系中的重要主體，制定準(zhǔn)確合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠助力供給側(cè)改革，尋找科學(xué)有效的供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法篩選出優(yōu)秀的供應(yīng)商，能夠提升供給側(cè)的輸出質(zhì)量和水平。

二、供應(yīng)商選擇問題的提出

供應(yīng)商選擇的問題實(shí)際上屬于根據(jù)供應(yīng)商的各種特點(diǎn)，按照供應(yīng)商的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得出供應(yīng)商的綜合水平評(píng)價(jià)。假設(shè),…,為供應(yīng)商的n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，Y為供應(yīng)商的綜合水平評(píng)價(jià)結(jié)果。因此我們需要尋求指標(biāo)與綜合水平之間的函數(shù)關(guān)系。

三、供應(yīng)商的選擇指標(biāo)

根據(jù)文獻(xiàn)綜述及相關(guān)理論基礎(chǔ)，本文從采購(gòu)內(nèi)容、供應(yīng)商本身、信息化程度、創(chuàng)新四個(gè)角度出發(fā)，設(shè)計(jì)采購(gòu)供應(yīng)商指標(biāo)。

四、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

在建立模型的過程中首先需要確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)需要確定網(wǎng)絡(luò)的層次、確定輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量、確定中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量、確定層級(jí)之間的函數(shù)關(guān)系。

(一)確定網(wǎng)絡(luò)層次

學(xué)者們認(rèn)為從單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，以及激活函數(shù)的調(diào)整，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所能擬合的決策分界平面的能力。因此本文采取深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用m個(gè)中間層的方法(m>1)，解決供應(yīng)商綜合水平評(píng)價(jià)的問題。

(二)確定輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量

建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)有n個(gè)二級(jí)指標(biāo)。本文將n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入層的輸入。因此輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為n個(gè)。

(三)確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量

m=log2n

m：隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)

n：輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)

l：輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)

a：1—10之間的常數(shù)

(四)確定層與層之間的關(guān)系函數(shù)

對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元確定一個(gè)傳遞函數(shù)。對(duì)于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)者使用的激活函數(shù)是sgn函數(shù)。當(dāng)加入一層中間層時(shí)，學(xué)者更多采用sigmoid函數(shù)。目前多數(shù)學(xué)者研究供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法則采用該函數(shù)。

(五)樣本訓(xùn)練

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練。輸入學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)，輸入層通過函數(shù)關(guān)系傳播到輸出層，輸出層的神經(jīng)元響應(yīng)后不斷減少網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出的誤差的原則反向傳播修正權(quán)值和閾值。最終使得誤差達(dá)到設(shè)定的允許參數(shù)范圍之內(nèi)，訓(xùn)練結(jié)束。網(wǎng)絡(luò)就運(yùn)用其自學(xué)習(xí)自適應(yīng)的能力來建立期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此后給網(wǎng)絡(luò)輸入相應(yīng)的輸入則會(huì)出現(xiàn)新的輸出結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖

五、實(shí)證分析

首先選取歷史合作的10個(gè)供應(yīng)商數(shù)據(jù)記錄作為樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)，3個(gè)供應(yīng)商數(shù)據(jù)作為測(cè)試值，測(cè)試模型有效性。根據(jù)所采用評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，預(yù)測(cè)供應(yīng)商S14,S15,S16,S17,S18綜合水平。

(一)樣本數(shù)據(jù)的選取與預(yù)處理

訓(xùn)練樣本供應(yīng)商分別為S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,S9,S10。測(cè)試樣本供應(yīng)商分別為S11,S12,S13。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，得到樣本供應(yīng)商以及測(cè)試供應(yīng)商的指標(biāo)數(shù)值，詳見下表：

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12S13設(shè)備的價(jià)格(C1)單位萬元260280240300270240270290320350300258220備用品的價(jià)格(C2)單位萬元50604075804880907550458053貿(mào)易費(fèi)用率(C3)%210.91.51.90.750.81.251.51.4123產(chǎn)品合格率(C4)%98.597.897.495.4598.592.598.296.597.898.295.498.697產(chǎn)品故障率(C5)(次)1.21.31.50.51.20.80.61.40.50.310.80.5退貨率(C6)210.50.210.30.50.20.50.811.61.5市場(chǎng)占有率(C7)%13123422102334ISO質(zhì)量認(rèn)證通過率(C8)%121310971115201314131012交貨出錯(cuò)率(C9)%11.51.21.30.951.20.80.30.30.51.21.92.3交貨破損率(C10)%0.20.30.10.50.20.10.30.10.050.30.10.140.2準(zhǔn)時(shí)交貨率(C11)%85908397929489999492909580保修期限(C12)(年)1211121221231投訴處理時(shí)效(C13)(小時(shí))121132112120.51顧客投訴滿意處理率(C14)%85708589839680939592908560品牌知名度(C15)85758580706585756070756080總資產(chǎn)利潤(rùn)率(C16)12.8211.1213.512.712.910.5410.5411.69.769.34151217資產(chǎn)負(fù)債率(C17)%43424045375854473840404743速動(dòng)比率(C18)1.21.61.51.21.11.21.41.31.31.21.31.61.3存貨周轉(zhuǎn)率%(C19)13.011114161214111210.512.112.6712.9815銷售利潤(rùn)率%(C20)11.1113121612191416131515.1218.911.23訂貨響應(yīng)速度(C21)h1224123612248151824241236庫(kù)存水平(C22)%1312101112.59.812.21010.58.5141012物流費(fèi)用率(C23)%21.431.781.981.321.92.72.131.761.622.8成立年限(C24)(年)101286101591379726年銷售額(C25)16762414287910122198000123261870001280001010009200082000123213110934109734合同履約率(C26)%95908995999395879384899293營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(C27)192412-101635-4056-2056233858總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(C28)20-1718-543016-1213913402320營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(C29)106630-2050220-70201518205456研發(fā)投入比率(C30)%21.541.21.92.53.241.31.512.53新產(chǎn)品開發(fā)率(C31)%11.51.20.81.20.40.610.71.31.51.31.8營(yíng)業(yè)收入三年增長(zhǎng)率(C32)10507090-204317-34-2362204060資本三年平均增長(zhǎng)率(C33)9521201827-40-271632341356204員工素質(zhì)(C34)1.72.022.011.92.643.232.552.212.722.541.92.61.9員工人均培訓(xùn)支出(C35)(萬元)2.122.163.6822.42.912.692.532.82.752.082.954.23管理人員的比例(C36)%1820151610611141010121715信息技術(shù)人員比例(C37)%3451.751.91.1635237信息共享能力(C38)60707565859575809585605080系統(tǒng)穩(wěn)定性(C39)98988095709693909692968087創(chuàng)新投入能力(C40)%10974895316896研究開發(fā)能力(C41)4526774643353創(chuàng)新生產(chǎn)能力(C42)1510412841426101682創(chuàng)新產(chǎn)出能力(C43)0114033024003

通過專家打分法，得出訓(xùn)練組S1～S10期望值如下：

S1S2S3S4S5S65.00894334.9396383214.982620074.5727063824.8668238285.287090862S7S8S9S104.9308152294.8532779884.8212236175.004135371

通過專家打分法得出檢驗(yàn)組S11～S13期望值如下：

S11S12S134.7666869855.1267669015.000187562

評(píng)估樣本數(shù)據(jù):

S14S15S16S17S18設(shè)備的價(jià)格(C1)單位萬元300270240280260備用品的價(jià)格(C2)單位萬元5637594534貿(mào)易費(fèi)用率(C3)%1.21.51.90.82產(chǎn)品合格率(C4)%89.591.580.59588產(chǎn)品故障率(C5)(次)0.60.80.40.60.3退貨率(C6)0.80.50.310.9市場(chǎng)占有率(C7)%26101210ISO質(zhì)量認(rèn)證通過率(C8)%106843交貨出錯(cuò)率(C9)%1.050.20.81.21.8交貨破損率(C10)%0.050.30.20.40.5準(zhǔn)時(shí)交貨率(C11)%9185929892保修期限(C12)(年)32113投訴處理時(shí)效(C13)(小時(shí))11210.5顧客投訴滿意處理率(C14)%9585929391品牌知名度(C15)5075837075總資產(chǎn)利潤(rùn)率(C16)10.2310.511.81215資產(chǎn)負(fù)債率(C17)%4556533950速動(dòng)比率(C18)11.21.511.3存貨周轉(zhuǎn)率%(C19)1510121114銷售利潤(rùn)率%(C20)201417129訂貨響應(yīng)速度(C21)h1218121218庫(kù)存水平(C22)%9.810.510.287物流費(fèi)用率(C23)%1.451.92.21.53成立年限(C24)(年)105858年銷售額(C25)1180009500010600099000120000合同履約率(C26)%8992937585營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(C27)45-4030-34100總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(C28)26-3445-2950營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(C29)2206760-2030研發(fā)投入比率(C30)%2.43.31.50.21.8新產(chǎn)品開發(fā)率(C31)%0.50.810.60.5營(yíng)業(yè)收入三年增長(zhǎng)率(C32)5220-503040資本三年平均增長(zhǎng)率(C33)-30-40203050員工素質(zhì)(C34)3.4262.22.53.4員工人均培訓(xùn)支出(C35)(萬元)3.542.81.22.6管理人員的比例(C36)%7121056信息技術(shù)人員比例(C37)%2.513.24.67.2信息共享能力(C38)8078905065系統(tǒng)穩(wěn)定性(C39)8575906080創(chuàng)新投入能力(C40)%84242研究開發(fā)能力(C41)64834創(chuàng)新生產(chǎn)能力(C42)24752創(chuàng)新產(chǎn)出能力(C43)75224

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型

根據(jù)不斷調(diào)試，其模型如下，第一層是輸入層，含有43個(gè)神經(jīng)元，后面三層是隱含層，層數(shù)分別是30，15和4，最后一層是輸出層。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)置程序如下：

隱含層的傳遞函數(shù)是tan-sigmoid，輸出層的傳遞函數(shù)是linear，訓(xùn)練函數(shù)是traingd。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置

設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)為5000次，學(xué)習(xí)速率為0.01，最小誤差為10^-6

3.結(jié)果分析

因此得出S15的綜合表現(xiàn)最優(yōu)。應(yīng)該選擇該企業(yè)作為合作企業(yè)。

六、結(jié)語(yǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。它具備解決非線性信息的處理能力。通過學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，能夠找出輸入與輸出之間的邏輯關(guān)系從而解決問題。用這種方法能夠解決供應(yīng)商評(píng)價(jià)問題，選擇的結(jié)果更為客觀、有效。