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論文題目：BP神經網路在港口績效評價中的應用研究
一、選題背景
港口是貨物集散、貿易往來的重要場所，是一個國家或地區的運輸樞紐，其發展水平己成為衡量一個國家或地區社會經濟發展水平的重要標誌之一，資料顯示國際物流量的90%以上是由海運完成的。港口企業經營績效的好壞，從根本上影響了國際物流的合理配置以及有序競爭性，並直接影響我國國民經濟的發展水平。另外，通過定期或者不定期的港口績效評價，能幫助港口企業尋找經營薄弱環節，促使改善企業經營管理。因此，無論是從巨集觀經濟，還是從企業經營角度分析，建立科學有效的港口績效評價體系，認清企業經營的內外部環境，改善企業經營管理，提高經營效益和企業核心競爭力都很有必要的。筆者自2012年3月開始參與某港口資訊化建設專案，主要負責資訊系統中財務費收、質押監管以及計件工資三個功能模組，參與了系統分析、設計、開發、實施、維護等各個環節，並完成為該港口定製的兩個企業級查詢網站的後期開發、實施和維護。目前該港口的六家港務分公司均己完成專案實施，系統執行效果良好。在兩年半專案開過實施過程中，通過與該港口管理人員溝通交流，對港口整體業務流程有了更加深刻認識，同時瞭解到港口目前沒有成型的港口經營績效評價體系，主要是運用統計報表對港口生產經營活動進行簡單評判。固定格式統計報表指標單一，僅能反映港口在某一方面生產經營成效，很難幫助企業管理者對港口整體生產經營情況快速做出分析判斷。如何整體衡量港口生產經營活動，幫助監督和改進企業管理，是目前港口需要解決問題，同時也是本文研究主要內容。
影響港口生產經營的因素有很多，而且每個因素之間都有較為複雜的關聯關係，如何根據港口實際生產經營特點，選定港口績效評價指標，合理有效地評價港口生產經營效益，並輔助港口生產經營管理，是港口績效評價的研究重點。分析發現傳統的績效評價方法並不適合於港口經營績效分析，例如DEA法、AHP層次分析法、模糊綜合評價法、功能係數法等傳統的績效評價方法或多或少都存在以下兩個問題：(1)無法確定指標之間的因果關係。(2)無法很好地處理評價指標之間的非線性關係。本文針對以上問題，旨在結合港口經營特點，建立港口績效評價的指標體系，找出合適的績效評價演算法，並基於該指標體系和演算法實現對港口生產經營績效的評價。通過理論知識學習研究發現，BP神經網路是一種非線性對映模式，在指標相關度較高、呈非線性變化，或資料缺漏不全等情況下，仍可得到比較滿意的結果，將訓練後的BP神經網路用於港口績效的綜合評價，既擺脫人為因素及模糊隨機性的影響，又保證了評價的準確性，為港口績效評價提供了一種可行的、簡便的方法。
二、研究目的和意義
論文以某港口的生產經營績效為研宄物件，旨在建立客觀、有效散雜貨港口績效評價指標體系和評價模型，合理評價港口生產經營水平，通過分析發現港口生產經營過程中存在問題並提出改進措施和建議，最終達到輔助港口生產經營決策的目的。對散雜貨港口績效情況進行廣泛和深入的研究，完善相應的理論和方法，對於正確衡量港口企業的經營水平，提高港口企業物流管理水平，深化理解績效理論都具有重要的意義。在應用方面，本文針對港口的生產運營特點，制定散雜貨港口績效評價指標體系，建立基於BP神經網路的散雜貨港口績效評價模型，對實現港口經營績效地客觀公正評價，幫助企業對港口經營狀況進行有效地管控，規避市場經營風險，輔助支援港口經營決策具有重要的現實意義。在理論方面，促進平衡計分卡的原理和BP神經網路在港口績效評價中的應用，完善績效評價理論知識，為港口經營績效評價提供一種可行地方法支援，促進並深化理論知識與實際應用地交叉與滲透。
三、本文研究涉及的主要理論
企業績效評價是指運用數理統計、運籌學和系統論原理，採用特定的指標體系，參照統一的評價標準，按照一定的程式，運用定量、定性以及對比分析的方法，對企業在一定經營期間內的經營效益和業績做出客觀、公正和準確的綜合性評價。並把結果作為加強和改進企業經營管理、實現企業發展戰略的基本依據的，一種有效的、科學的企業監督管理方法。一個有效的企業績效評價體系(Performance-AppraisingSystemofEnterprise),是由一系列與績效評價相關的評價目標、評價物件、評價指標、評價標準、評價方法、評價報告等六個要素構成有機整體。(1)評價目標。評價目標是企業績效評價起點，良好的績效評價體系要能夠處理評價目標和企業經營目標之間的.關係，使之成為實現企業目標的有效手段。(2)評價物件。評價物件是績效評價體系的主題，取決於績效評價的目的，直接決定績效評價指標體系中指標選取和確定。一般企業績效評價體系的評價物件是企業和管理者，對企業的評價關係到企業的發展方向，例如擴張、重組、收縮、轉讓、退出等行為方向，而對管理者的評價則是關注人事獎懲、升職、聘用等方面問題。(3)評價指標。評價指標是指對評價物件的哪些方面進行評價，是績效評價指標體系設計的核心問題。其重點是提取影響評價結果的關鍵因素，從指標性質上劃分為財務指標和非財務指標⑴。其中，財務指標是指衡量企業盈利能力、資產質量、負債風險以及運營能力等方面的指標，而非財務性指標的設定則需要根據企業實際經營特點和經營環境，分析影響其核心業務的關鍵因素，進而提取相關指標，例如港口企業中吞吐量、裝卸效率[2]等指標。從指標是否可以量化角度，評價指標又分為定性評價指標和定量評價指標。(4)評價標準。績效評價標準是判斷評價物件業績優劣的標杆。在企業獨立評價體系中常用的三類評價標準有行業標準、歷史標準、計劃標準，而且在同一個評價體系中使用三類不同評價標準，可以全面發揮評價的功能。在實際應用中應該根據評價物件選擇評價標準。
神經網路(ArtificialNeuralNetwork,ANN),是近些年逐步發展成熟起來的，，是人腦及其活動理論化的數學模型，由大量的處理單元通過適當的方式相互連線構成的一個大規模的非線性自適應系統，來模擬人類思維結果以及學習認知過程。神經網路具有較強的平行計算能力、適應能力、學習能力以及糾錯能力，是一個不依賴於模型的自適應的函式估算器，運用不需要建立模型就可以實現任意的函式關係[23]。人工神經網路由於模仿了人腦的生物神經系統，因而具備了某種智慧特點，包括聯想記憶、非線性對映、分類與識別、優化計算和知識處理[24]。組成神經網路的神經元，是一個多輸入、單輸出的非線性器件，圖2-1表示人工神經網路的模型。神經網路工作基本原理[25]:神經元接受到來自外界或者其他神經元的訊號，當神經元所獲得的輸入訊號的累加超過自身的閾值時，神經元經過激勵函式的轉換，完成了對輸入訊號的加工處理，並將處理結果輸出到另一個神經元中，作為另一神經元的一個輸入訊號，直至最後一次輸出。
四、本文研究的主要內容
本文以散雜貨港口生產經營績效作為研宄物件，在研宄分析國務院國有資產監督管理委員會頒佈的《中央企業綜合績效評價管理暫行辦法》以及實施細則的基礎上，結合散雜貨港口的實際經營情況和交通部相關統計報表，從財務、內部經營、客戶、創新與學習四個層面選取適合散雜貨港口績效評價的指標，建立基於平衡計分卡的散雜貨港口績效評價的指標體系。通過對比常用績效評價方法並結合散雜貨港口企業的經營特點，選擇了基於BP神經網路的港口績效評價方法。採集並處理某港口5個港務分公司的歷史業務資料作為資料樣本對構建的模型進行訓練、測試和不斷修正，從而建立一個穩定、完整、有效的適用於散雜貨港口績效評價的BP神經網路模型。最後運用所建港口績效評價模型，對港口5家港務分公司2014年生產經營績效進行評價，確定存在差異，通過分析差異存在的原因，發現港口生產經營過程中存在的問題，並從應收賬款風險控制、港口船舶排程優化、裝卸效率和客戶管理等方面提出改進措施和建議，總結BP神經網路技術在港口績效評價中的現實意義。
五、寫作提綱
致謝5-6
摘要6-7
ABSTRACT7
目錄8-11
1緒論11-16
1.1研究背景11-12
1.2研究目的和意義12
1.3論文研究內容、方法和創新點12-14
1.3.1研究內容12-13
1.3.2研究方法13-14
1.3.3論文創新點14
1.4論文結構14-16
2文獻綜述16-31
2.1績效評價16-20
2.1.1績效評價相關概念16-17
2.1.2國外績效評價研究現狀17-18
2.1.3國內績效評價研究現狀18-20
2.2神經網路20-26
2.2.1人工神經網路簡介20-21
2.2.2BP神經網路基本原理21-25
2.2.3BP神經網路在港口評價中應用研究現狀25-26
2.3平衡計分卡26-30
2.3.1平衡計分卡理論26-28
2.3.2平衡計分卡應用研究現狀28-29
2.3.3平衡計分卡在港口績效評價中優勢29-30
2.4本章小結30-31
3基於平衡計分卡的散雜貨港口績效評價指標的建立31-44
3.1散雜貨港口績效評價指標的選擇原則31-32
3.2散雜貨港口生產業務流程分析32-34
3.3散雜貨港口績效評價指標分析34-41
3.3.1財務指標分析35-36
3.3.2客戶指標分析36-37
3.3.3內部經營指標分析37-41
3.3.4創新與學習指標分析41
3.4散雜貨港口績效評價指標選擇41-43
3.5本章小結43-44
4基於BP神經網路的散雜貨港口績效評價模型44-58
4.1資料採集和處理44-48
4.1.1資料採集44-46
4.1.2資料預處理46-47
4.1.3資料選擇和分組47-48
4.2BP神經網路模型建立48-53
4.2.1BP神經網路結構設計48-50
4.2.2BP神經網路演算法選擇50-51
4.2.3BP神經網路引數設定51-53
4.3BP神經網路模型實現53-56
4.3.1程式分析53-54
4.3.2模型訓練54-56
4.3.3有效性驗證56
4.4本章小結56-58
5基於BP神經網路的散雜貨港口績效評價58-66
5.1港口經營績效評價58-59
5.2港口經營績效分析59-64
5.3改進措施以及建議64-65
5.4本章小結65-66
6總結與展望66-68
6.1總結66
6.2研究展望66-68
參考文獻68-70
六、目前已經閱讀的主要文獻
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