基于BP网络的电子供应链下游合作绩效预测

摘　要：本文首先参考前人研究成果，以制造型企业为研究对象，建立了其电子供应链下游合作绩效评价指标体系，然后使用BP网络算法对其建立了网络模型，并对其进行了训练及测试，成功后得到的网络则可以对制造型企业电子供应链下游合作绩效进行准确的预测。

关键词：电子供应链下游合作流程；绩效预测；BP神经网络

一、介绍
随着科技迅速进步，供应链上的企业开始意识到通过电子方式可以更好地与其他伙伴共享信息和技能，促进企业更好地的发展。高级供应链管理与电子商务应用的结合形成了电子供应链管理，成为企业最高供应链最优化效果的重要手段 。
我们将MATLAB 7.0作为训练BP网络模型数据分析的工具。
根据以上讨论，我们可以得到制造业企业下游合作流程绩效评价的BP神经网络模型的结构图。如图1所示：

图1 制造型企业下游合作绩效评价的BP网络模型结构图

四、实证研究
（一）数据收集
    我们使用Liket五点量表（1表示“没有”，2表示“不好”，3表示“一般”，4表示“比较好”，5表示“非常好”）来设计调查问卷。
我们使用的问卷主要依托赵晶教授的国家自然科学基金项目、教育部人文社会科学研究项目、武汉市科技计划项目收集到的调查问卷，这些项目的问卷是通过访谈、邮寄、E-mail等方式，将600份问卷发放给国内信息化程度较高的企业，收回 218份。筛选后，得到有效问卷177份，有效率是81.2%。
（二）样本特征
首先，为了保证研究对象的代表性，我们将调查问卷发往位于我国华东、华南和华中的一些企业。其次，为了保证研究对象的多样性，我们选择的制造业企业包含了电器制造、石油加工和电子设备制造等类型。而且，这些企业包含了大中小各种规模，且各占1/3。
为了保证问卷的质量，我们要求填写问卷的负责人是业务部门经理或者是IT经理，后来，从收回来的问卷来看，有52%的被调查者是业务部门经理，38%的被调查者是电子商务经理或IT经理。从另一角度统计，被调查者57%的管理者的工作经验是3年以上，并且85%的学历是本科以上。。
（三）BP网络模型的训练及测试
1、训练样本的设计
我们选取了其中50份问卷得到样本数据，表3展示了其中2个样本数据。

表3训练样本举例
   

    指标

样本序号

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X11

X12

下游

流程

绩效Y

1

3

4

4

3

4

3

2

4

3

3

4

3

0

1

0

2

4

4