中小物流企业联盟伙伴选择——基于PCA-BP神经网络

文章在分析当前中小物流企业联盟伙伴选择研究及实践中存在的问题基础上,从物流服务质量、企业成本、财务风险、企业发展潜力、企业柔性以及合作兼容性六个方面建立了较为系统全面的联盟伙伴选择的指标体系。基于传统决策方法无法消除众多影响因素之间的相关性、计算效率低、预测精度不高等问题,建立了基于PCA-BP神经网络的中小物流企业联盟伙伴选择模型。通过对指标数据进行主成分分析,消除各因素间的冗余性,对数据进行降维,简化了网络拓扑结构,能够提高联盟伙伴选择的训练速度和预测精度。最后,用浙江YL联盟的实例进行了验证,实验结果表明该指标体系和评价模型的可行性和有效性,是中小物流企业联盟伙伴选择中简便灵活、可操作性较强的方法。