核电装备制造业供应风险的识别.pdf
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核电装备制造业供应风险的识别.pdf
万方数据广一⋯⋯战略及文化的一致性核电装备制造业供应风险的识别孟大鹏MengDapeng;:ii春生ShiManufacturingEquipmentChunsheng摘要:在对供应风险形成机理探讨的基础上,构建核电装备制造业供应风险的识别模型,以双方的企业能力与合作意愿为准则,确立供应风险的影响因素指标体系。对国内某家重点核电装备制造企业及其60家供应商进行问卷调研及深度访谈,应用相关分析的方法验证理论假设。实证研究的结论表明,大部分指标通过了验证,被接受为供应风险的影响因子,另有一部分指标因为显著性低
基于SVM的核电装备制造业供应风险预测模型研究.docx
基于SVM的核电装备制造业供应风险预测模型研究I.摘要本研究以核电装备制造业为研究对象,利用SVM(支持向量机)技术构建了一种供应风险预测模型,旨在通过对监测到的各种风险因素的分析和预测,提高我们对供应链的管理能力和决策水平,从而减轻供应风险所带来的损失。在研究中,我们选择了核电装备制造业典型的风险因素进行分析,并将其转换为可用于SVM算法的数据形式,通过对历史数据的学习,建立了一种高效的供应风险预测模型,并利用该模型对未来风险进行预测和评估,为管理层提供了重要的决策支持和参考。II.研究背景核电装备制造
基于SVM的核电装备制造业 供应风险预测模型研究.pdf
23.电子科技大学学报(社科版)2010年(第12卷)第5期管理科学JournalofUESTC(SocialSciencesEdition)Oct.2010,Vol.12,No.5基于SVM的核电装备制造业供应风险预测模型研究□石春生孟大鹏[哈尔滨工业大学哈尔滨150001][摘要]基于对核电装备制造业供应风险的因素识别,确立风险预测指标体系;对国内某家重点核电装备制造企业及其60家供应商进行问卷调研及深度访谈,运用支持向量机及libsvm技术建立供应风险的预测模型;最后的案例研究表明了该预测体系的可行
SVM的高技术装备制造业供应风险预测模型.pdf
万方数据基于SVM的高技术装备制造业供应风险预测模型石春生,孟大鹏SVMmodelequipmentmanufacturing0引言1支持向量回归理论(哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨150001)Supplyriskpredictionofhigh-techindustrybasedChun—sheng,MENG第32卷第8期系统工程与电子技术摘要:通过对高技术装备制造业与供应商合作中供应风险的相关因素进行识别,确定了供应风险预测的指标体系。运用支持向量机(supportmachine,SVM)等数
基于SVM的高技术装备制造业供应风险预测模型.docx
基于SVM的高技术装备制造业供应风险预测模型随着全球化和供应链延伸,供应商选择成为企业的一个战略性问题。在高技术装备制造业中,供应商的选择对于企业的生产和市场竞争至关重要。然而,因为各种成本和风险问题,选择供应商成为一项困难而耗时的工作。在这种情况下,使用一种有效的预测模型可以为企业带来极大的便利和效益。本文将介绍一种基于支持向量机(SVM)的高技术装备制造业供应风险预测模型。首先,介绍SVM的原理和基本步骤,然后分析SVM在供应风险预测中的应用。接着,探讨如何为该模型选择正确的特征变量和建立准确的分类器