基于支持向量机和神经网络的供应商选择方法比较

供应商选择是供应链管理的重要内容,近年来吸引大量学者进行研究,其中大量文献显示神经网络方法比传统统计方法有更大的优越性。然而神经网络具有固有的缺陷,如最优解的局部性、泛化能力低、训练样本大和无法控制收敛等。引用新的机器学习技术---支持向量机(support vector machines,SVM),用于选择理想供应商,并与BP神经网络算法相比较。实证表明,支持向量机算法比神经网络算法计算精确。