论文摘要
大数据时代,企业拥有并利用大数据的能力成为获取未来竞争优势的关键。然而目前大数据技术在建筑行业的应用尚未有完整的解决方案,聚焦建筑企业供应商选择问题,提出了一种将大数据应用于供应商评价与选择的新思路。首先构建了基于大数据的供应商选择指标体系,并提出了基于建筑大数据平台的数据获取模式,然后通过算例分析构建了基于BP神经网络的供应商选择模型,训练结果表明该模型能够适用于供应商的评价和选择。同时模型可以积累历史选择过程中的专家经验,无需重复计算便可得到新加入供应商的综合评价值,与已有供应商的综合评价值进行排序,即可得到最优供应商。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王红春,赵亚星
关键词: 大数据,神经网络,建筑企业,供应商选择
来源: 土木工程与管理学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学
专业: 建筑科学与工程,工业经济,企业经济
单位: 北京建筑大学经济与管理工程学院
基金: 国家自然科学基金(61472027,61772062),北京建筑大学研究生创新项目(PG2018077)
分类号: F274;F426.92
DOI: 10.13579/j.cnki.2095-0985.20190531.001
页码: 27-33
总页数: 7
文件大小: 583K
下载量: 748
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