【摘 要】
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为了通过提高供应链柔性网络来提高企业运营效率,考虑供应端（节点中断）和需求端（需求量波动）的不确定性,运用含多隐层的机器学习模型——深度信念网络,构建了以中转点选择和流量
【机 构】
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天津理工大学循环经济与企业可持续发展研究中心,天津大学管理与经济学部
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关资助项目(15JZD021)~~
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为了通过提高供应链柔性网络来提高企业运营效率,考虑供应端（节点中断）和需求端（需求量波动）的不确定性,运用含多隐层的机器学习模型——深度信念网络,构建了以中转点选择和流量分布优化为目标的供应链柔性网络模型,制定了网络训练步骤,并以某大型制造企业为例,在供应链柔性网络预处理的基础上,对比分析了BP神经网络与深度信念网络的流量预测精度。实例分析结果表明,深度信念网络克服了BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,比传统的BP神经网络预测精度更高、训练时间更短、学习能力更强,最大程度地缩短了供应链网络应对不确定风险的
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