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基于BP的随机混合生产前沿面模型
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作者 路世昌 刘雨诗 +1 位作者 于智龙 刘舒 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第9期173-178,共6页
本文提出了基于BP神经网络的随机混合生产前沿面(BP_SHPF)模型,能够实现决策单元在不确定生产前沿面上的效率估计,并将其扩展应用到多投入多产出生产集合。利用蒙特卡洛模拟实验验证BP_SHPF模型的有效性,再利用Spearman秩相关分析验证BP... 本文提出了基于BP神经网络的随机混合生产前沿面(BP_SHPF)模型,能够实现决策单元在不确定生产前沿面上的效率估计,并将其扩展应用到多投入多产出生产集合。利用蒙特卡洛模拟实验验证BP_SHPF模型的有效性,再利用Spearman秩相关分析验证BP_SHPF模型决策单元效率与原始DEA模型决策单元效率的相关性,并将BP_SHPF模型应用于107家农村商业银行的生产效率估计,结果表明BP_SHPF模型能够校正确定性生产前沿面并生成有效的效率排序。 展开更多
关键词 神经网络 数据包络 效率估计
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