基于bp神经网络的企业绿色竞争力评价研究

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1、基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究韩意①HANYi；姚大鹏②YAODa-peng（①东软集团股份有限公司，沈阳110179；②沈阳工程学院，沈阳110136）（①NeusoftGroupCo.，Ltd.，Shenyang110179，China；②ShenyangInstituteofEngineering，Shenyang110136，China）摘要：本文在阐明企业绿色竞争力内涵及特征的基础上，构建企业绿色竞争力评价指标体系，给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型，以期为企业构建绿色竞争力，实现可持续

2、发展提供支持和参考。Abstract:Theenterprisegreenpetitivenessevaluationindexsystemisconstructedbasedonclarifyingthemeaningandcharacteristicofgreenpetitiveness.Andthen,theevaluationmodelofgreenpetitivenessbasedonBPneuralent..jyqkin/Xmax-Xmin对于逆指标：X’i=Xmax-Xi/Xmax-Xmin归一化处理后的

3、指标值X’i在数值上介于0-1之间，它消除了量纲的影响，具有了可比性，可以进行指标间的相互比较。3.2BP神经网络评价的基本原理BP神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络，层间神经元实现全连接，而层内各神经元间无连接。典型的BP网络是三层前馈阶层网络，即：输入层、隐含层和输出层。BP网络的学习由四个过程组成，输入模式由输入层经中间层向输出层的“模式顺传播”过程；网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号，由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程；由“模式顺传播”与“误差逆传播”的反复交替进行

4、的网络“记忆训练”过程；网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。BP神经网络分析具有许多优秀的品质，并且善于从近似的、不确定的、甚至相互矛盾的知识环境中做出决策，其模型的结构如图1所示。应用BP网络对企业绿色竞争力做评价的方法是把用于描述评价对象的特征信息作为神经网络的输出向量，将代表相应综合评价的量值作为神经网络的输出向量；使用网络前，用一些经传统综合评价取得成功的样本训练这个网络，使它所持有的权值系数值经过自适应学习后得到正确的内部表示，训练后的神经网络便可作为企业绿色竞争力评价的有效工具。4企业

5、绿色竞争力评价实例分析本文的实证分析过程选取了我国造纸业上市公司作为研究案例，具体指标值于X纸业集团。首先对各输入指标进行归一化处理，然后利用BP神经网络模型对企业绿色竞争力进行评价。在构造评价企业绿色竞争力的BP神经网络时，考虑到二级指标体系包括36个指标，所以输入层神经元设36个；设置1个输出层神经元，为了增加评价结果的直观性，将评价结果划分为优、良、中、差四个等级，分别对应于（1，0，0，0）、（0，1，0，0）、（0，0，1，0）、（0，0，0，1）；隐含层神经元可根据经验公式n1=sqrt（m+n）+d来确定

6、，其中m为输入层神经元个数，n为输出层神经元个数，d为0到10之间的常数，本文取d=5，由此可确定隐含层神经元个数n1=11。使用Matlab编程软件编写BP神经网络程序，取神经网络学习效率η=0.05，给定收敛值ε=0.001，当企业的指标值经输入层进入网络时，网络便用训练好的权值进行运作，最后根据输出层输出的向量值的隶属关系确定企业的绿色竞争力，得到输出结果为（0.9863，-0.0048，-0.0169，-0.0124），此输出结果与（1，0，0，0）等级最为契合，表明该企业具有较强的绿色竞争力。5结论适应当今企

7、业经营绿色化发展趋势和新的形势要求，本文提出了企业绿色竞争力评价指标体系，给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型，推演出了企业绿色竞争力评价指标的应用途径，并结合具体的实例对该指标体系的整合性评价模式进行了实证分析，以期为企业实现可持续发展提供支持和参考。.jyqkentpetitivenessRelationship[J].JournalofEconomicPerspectives,1995(9):97-118.[2]BonifantBC,ArnoldMB,LongFJ.GainingpetitiveAdva

8、ntagethroughEnvironmentalInvestments[J].BusinessHorizons,1995,38(4):37-47.[3]吴晓玲.绿色竞争力的理论思考[J].理论学刊，2004（2）.[4]张青山，宋罡，乔芳丽.企业生产绿色性预警系统的构建[J].系统工程理论与实践，2008（9）：39-45.