基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百貨業(yè)競爭評價模型研究

[摘要] 本文在建立百貨業(yè)競爭效果評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立模型，對其進(jìn)行了模擬綜合評價。

[關(guān)鍵詞] 百貨業(yè) 主成分分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 評價

本文在波特五種力量競爭模型，并結(jié)合當(dāng)前百貨業(yè)競爭實際情況，從百貨業(yè)外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，建立競爭效果評價指標(biāo)體系后，用主成分分析對原始指標(biāo)進(jìn)行篩選，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立評價模型的方法上最大程度開發(fā)競爭評價模型。

一、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

即將各種數(shù)據(jù)和非數(shù)據(jù)資料轉(zhuǎn)化為正向數(shù)據(jù)指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)性質(zhì)的不同，采用不同的轉(zhuǎn)化方法。

二、定性指標(biāo)的處理

對于一些定性指標(biāo)，數(shù)據(jù)的收集采用問卷調(diào)查的方法，問卷采用（好，較好，一般，不好）的模式讓被調(diào)查者選擇，然后利用被調(diào)查者選擇每一項的比率和權(quán)重相乘的綜合得分作為這一項的得分。

三、用主成分分析法篩選主成分

1.原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

2.求指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣。，其中，rjk是指標(biāo)j與指標(biāo)k的相關(guān)系數(shù)。

3.求相關(guān)矩陣Ｒ的特征根和特征向量，確定主因子。由特征根方程可求得的ｐ個特征根，它是主因子的方差，它的大小描述了各個主因子在描述被評價對象上所起的作用的大小，對其從大到小進(jìn)行排列:。由特征根方程可知，每一個特征根對應(yīng)一個特征向量，將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主因子:

F1稱為第一主因子，F(xiàn)2稱為第二主因子，依次類推，F(xiàn)p稱為第p主因子。

4.求方差貢獻(xiàn)率，確定主因子個數(shù)。一般而言，主因子個數(shù)等于原始指標(biāo)個數(shù)，但如果原始指標(biāo)個數(shù)較多時，進(jìn)行綜合評價的工作量就很大也比較麻煩。主因子分析法就是選取盡量少的Ｋ個主因子來進(jìn)行綜合評價，同時盡量不丟失信息量。Ｋ值由方差貢獻(xiàn)率決定，一般地說，Ｋ不應(yīng)小于85%。

5.對Ｋ個主因子進(jìn)行綜合評價。先求每一個主因子的線性加權(quán)值，即第3個步驟中的，再以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，對這Ｋ個主因子進(jìn)行加權(quán)求和，即得最終評價值Ｖ:

四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型

1.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計。根據(jù)評價對象的特點(diǎn)采用三層（輸入層、中間層、輸出層）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入層的輸入為主成份分析的結(jié)果，輸出層的輸出為預(yù)先設(shè)定值。

2.各層參數(shù)的確定。輸入層的輸入：;輸出層的希望輸出：;中間層的輸入：;中間層的輸出：;輸出層的輸入：;輸出層的實際輸出：;中間層神經(jīng)元的閾值:;輸出層的閾值：;輸入層與中間層的連接權(quán)值:中間層與輸出層的連接權(quán)值:。

3.BP學(xué)習(xí)算法流程。第一，初始化，賦予（-1.1）的隨機(jī)值。第二，隨機(jī)選取學(xué)習(xí)樣本模式對進(jìn)行操作。第三步，計算中間層單元輸入和輸出，式中。第四步，計算輸出層單元的輸入輸出，。第五步，計算輸出層各單元的一般誤差，。第六步，計算中間層各單元一般誤差，。第七步，權(quán)值修訂。首先取，為（0，1）內(nèi)較大的數(shù)（例如0.6），循環(huán)計算多次后（例如50次），如果誤差仍沒有達(dá)到精度要求，則逐漸減少的取值。，第八步，計算誤差。首先，定義誤差式中k為第k個樣本。當(dāng)時訓(xùn)練結(jié)束，否則返回第二步，式中m為訓(xùn)練樣本數(shù)，為事先確定值。第九步，確定各個權(quán)值之后模型確定。最后將百貨業(yè)數(shù)據(jù)輸入模型即可應(yīng)用。

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