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虚拟物流风险的RBF神经网络实证分析
  • ISSN号:1000-2995
  • 期刊名称:科研管理
  • 时间:0
  • 页码:178-185
  • 语言:中文
  • 分类:F259.23[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]宁波大学商学院,浙江宁波315211
  • 相关基金:本文受国家自然科学基金(70773064),“基于区域一体化整合的现代物流产业集群模式与实证研究”(2008-2010)资助
  • 相关项目:基于区域一体化整合的现代物流产业集群模式与实证研究
作者: 马林|
中文摘要:

在全球金融危机的冲击下,虚拟物流作为一种新型的物流运作模式显示出了其强大的生命力,因此而受到很多企业和学者的关注。但是,随着虚拟物流整合组织内外部各种资源,实现对市场的快速反映,给各企业带来众多好处的同时,新的虚拟物流风险发生的概率也就随着加大。本文针对虚拟物流风险的评价问题,利用群决策支持的AHP方法识别与评价影响虚拟物流风险的关键因子,最后在问卷调查的基础上,采取RBF神经网络分析虚拟物流风险,并进行实证,为虚拟物流风险管理提供了新的思路和手段。

英文摘要:

Under the attack of global financial crisis, as a new modal of logistics operation, virtual logistics shows its strong vitality ; therefore it attracts the attention of many enterprises and scholars. But, as virtual logistics integrates and organizes the internal and external resources to reflect the market quickly, and meanwhile brings much benefit to the corporations, the occurrence probability of new virtual logistics risk increases accordingly. For the risk of virtual logistics issues, the Analytic Hierarchy Process(AHP) method supported by the group decision is employed to identify and evaluates the main factors influencing virtual logistics, finally, Radial Basis Function(RBF) neural network is used to forecast the risks among the virtual logistics enterprises on the basis of questionnaire survey, it provides new ideas and means for the virtual logistics risk management.

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期刊信息
  • 《科研管理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院科技政策与管理科学研究所 中国科学学与科技政策研究会
  • 主编:穆荣平
  • 地址:北京海淀区中关村东路55号8712信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:kygl@casipm.ac.cn
  • 电话:010-62555521
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2995
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1567/G3
  • 邮发代号:2-505
  • 获奖情况:
  • 国家自然科学基金委员会管理科学部认定为中国管理...,2000年中国社会科学引文索引来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:31017