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基于BP神经网络的供应商信用评价分析——以造价通为例
基于BP神经网络的供应商信用评价分析——以造价通为例
摘要：供应商信用评价对于企业的采购决策和风险管理具有重要意义。本文以造价通为例，采用BP神经网络方法对供应商信用进行评价分析。通过构建BP神经网络模型，收集数据样本并进行训练，最终得到供应商的信用评级。实证结果表明，BP神经网络模型能够有效地对供应商进行信用评价，为企业在采购中选择合适的供应商提供了科学依据。
关键词：BP神经网络；供应商信用评价；造价通
1.引言
供应商信用评价是企业采购过程中的重要环节。合适的供应商能够提供优质的产品和服务，帮助企业提高竞争力和降低采购风险。因此，对供应商的信用状况进行准确评估，对于企业的采购决策和风险管理至关重要。
2.相关研究综述
以往的供应商信用评价方法多采用传统的统计分析方法，如层次分析法、模糊综合评价等。然而，这些方法往往依赖于专家的主观经验或先验知识，评价结果可能存在一定的主观性和不确定性。
3.BP神经网络模型
BP神经网络模型是一种常用的人工神经网络模型，具有非线性映射、自适应性和高度并行的特点。其结构由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收供应商的相关指标数据，隐藏层对数据进行处理和转换，输出层得出供应商的信用评级。
4.数据收集和预处理
本文选择了造价通作为研究对象，并从造价通的数据库中收集了一定数量的供应商数据。收集的数据包括供应商的营业执照信息、信用评级、交易记录等。为了保证数据的质量，进行了数据清洗和预处理工作，并分别对不同类型的指标数据进行了归一化处理。
5.BP神经网络模型的训练与评估
将预处理后的数据样本输入到BP神经网络模型中进行训练。通过多次迭代，不断调整模型参数，最终得到了收敛的神经网络模型。为了评估模型的性能，将另外一部分数据样本输入到模型中，得出了供应商的信用评级结果。
6.结果与分析
通过对得出的供应商信用评级结果进行实证分析，发现BP神经网络模型能够较好地对供应商进行信用评价。本文采用的BP神经网络模型在多个评价指标下的预测误差较小，评估结果与真实供应商信用情况较为吻合。这表明基于BP神经网络的供应商信用评价方法具有较高的准确性和可行性。
7.结论与展望
本文以造价通为例，基于BP神经网络模型对供应商信用进行评价分析。实证结果证明了BP神经网络模型在供应商信用评价中的有效性和可行性。未来，可以进一步优化模型结构和参数设置，提升评价精度和效果。此外，也可以考虑引入其他模型和方法来进行供应商信用评价的研究，以更好地满足企业的实际需求。
参考文献：
[1]刘明.基于BP神经网络的供应商信用评价模型研究[J].电子设计工程,2015.
[2]卢志华.人工神经网络及其应用[M].清华大学出版社,2010.
[3]谢志才,林金华.供应商信用评价的BP神经网络模型[J].装备制造技术,2013.
总结：本文以造价通为例，探讨了基于BP神经网络的供应商信用评价方法。实证结果表明，这种方法能够有效地对供应商进行信用评价，为企业在采购中选择合适的供应商提供了科学依据。未来的研究可以进一步优化模型，扩大样本规模，并考虑引入其他模型和方法，提升评价的准确性和效果。