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基于GA-BP神经网络的制造企业供应链绿色度评价研究
基于GA-BP神经网络的制造企业供应链绿色度评价研究
摘要：随着全球环境问题的日益凸显，制造企业在供应链管理中越来越注重环境保护和绿色发展。绿色度评价是一种量化分析制造企业供应链环境友好程度的方法。本文提出了一种基于遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)的方法，用于制造企业供应链绿色度评价。通过将遗传算法应用于BP神经网络的参数优化，提高了神经网络的学习性能和评价准确性。实验证明，该方法能够有效评估制造企业供应链的绿色度，并为企业提供优化环境管理和决策支持。
关键词：制造企业，供应链，绿色度评价，遗传算法，反向传播神经网络
1.引言
随着人们对环境保护意识的不断提高，制造企业在供应链管理中越来越注重环境保护和绿色发展。要实现绿色供应链，需要对企业供应链的绿色度进行评价，以便确定环境友好型的管理措施和战略。
2.相关工作综述
绿色度评价的方法主要分为定性方法和定量方法。定性方法主要依靠专家经验和判断来评估企业的绿色度，其主观性较强。定量方法则通过建立数学模型来对供应链的绿色性能进行评价，其客观性较强。常用的定量方法有层次分析法(AHP)、模糊综合评判法等。
3.方法学
本文采用基于GA-BP神经网络的方法对制造企业供应链的绿色度进行评价。遗传算法用于优化BP神经网络的参数，提高神经网络的学习性能和评价准确性。具体步骤包括：数据采集和预处理、BP神经网络训练、遗传算法优化。
4.实验设计与结果分析
本实验选取了某制造企业的供应链数据作为样本数据，利用GA-BP神经网络对其绿色度进行评价。实验结果表明，采用GA-BP神经网络方法能够有效评估制造企业的供应链绿色度，并能够为企业提供优化环境管理和决策支持。
5.结论与展望
本文提出了一种基于GA-BP神经网络的方法，用于制造企业供应链绿色度评价。实验结果表明，该方法能够有效评估制造企业供应链的绿色度，并为企业提供优化环境管理和决策支持。未来的研究可以进一步优化和扩展该方法，使其适用于更多的企业和供应链环境评价问题。
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