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基于AHP和BP神经网络模型的集团管控模式选择
摘要
本文主要研究基于AHP和BP神经网络模型的集团管控模式选择问题。首先，通过层次分析法（AHP）确定各项管控模式的不同程度重要性，然后运用BP神经网络模型进行综合评估和选择最佳管控模式。实验结果表明，该方法可以有效地评估和选择集团管控模式，并获得较好的应用结果。
关键词：AHP；BP神经网络；集团管控模式；最佳选择
一、引言
近年来，随着经济全球化和市场竞争的加剧，企业集团的规模不断扩大，业务范围也愈加多样化。如何科学合理地进行管控，成为一个重要问题。在集团管控模式的选择上，应该根据具有代表性的指标来评估候选模式，最终选出最佳的模式。然而，由于集团管控涉及的指标和关键因素非常复杂，传统的评估方法难以进行多因素综合评估。因此，本文将引入AHP和BP神经网络模型，从而实现多因素综合评估和最佳模式的选择。
二、AHP模型介绍
层次分析法（AHP）是一种常用的多因素综合评估方法，它能够将复杂的问题分解为若干个层次结构，然后逐层比较不同因素或因子的重要性。在集团管控模式选择中，AHP可按以下步骤进行：
1.建立评价体系：确定软件的目标层、准则层和方案层，建立层次结构模型。
2.确定准则权重：对属于同一层次的各个准则进行两两比较，得出各准则之间的权重，最终确定每个准则的权重。
3.方案评价：将各个候选方案在各准则下的得分进行加权平均得到综合得分，然后选取得分最高的方案作为最优方案。
三、BP神经网络模型介绍
BP神经网络模型是一种多层前馈网络模型，它具有强大的非线性逼近能力和自学习能力，可以对复杂的数据进行有效的建模和预测分析。在集团管控模式选择中，BP神经网络可按以下步骤进行：
1.输入数据：将各个方案的评估因素输入到神经网络中。
2.神经网络训练：通过神经网络的学习算法，对输入数据进行训练，从而建立模型。
3.综合评价和选择：利用已经训练好的BP神经网络模型，对各个方案进行预测和评估，得出最佳的管控模式。
四、实验设计与结果分析
本文通过对某企业集团进行研究，选取了5种不同的管控模式作为研究对象。利用AHP方法，对集团管控模式进行了层次分析，得到各个因素的权重，并将其输入到BP神经网络模型中进行综合评估和筛选。结果表明，综合评价模型可以有效地挑选出最佳的管控模式，提高管控效率和经济效益。
五、结论
本文通过引入AHP和BP神经网络模型，提出了一种集团管控模式选择方法，该方法具有高效、可靠、准确的特点，可应用于实际的经济管理和技术决策中。