基于AHP與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價研究

盛祺元

因為近期“十三五”五大發(fā)展之一“綠色發(fā)展”的提出以及我國長期可持續(xù)發(fā)展的需要，制造業(yè)越來越重視產(chǎn)品及其生產(chǎn)的綠色低碳可持續(xù)化，采用科學的評價方法對制造業(yè)產(chǎn)品準確地進行優(yōu)劣評價至關(guān)重要。本文運用AHP方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參考已建立的制造企業(yè)產(chǎn)品綠色指標體系確定其權(quán)重并對某個制造企業(yè)的產(chǎn)品送行評價，以獲得合理的評價結(jié)果，并在綠色環(huán)保產(chǎn)品評價方面給其他制造企業(yè)一個參考。

產(chǎn)品綠色評價

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 制造企業(yè)產(chǎn)品

引言

目前環(huán)境污染、生態(tài)破壞的情況日益嚴重，霧霾現(xiàn)象更是讓我國進一步清晰認識到污染的嚴重性與環(huán)保的重要性。近期“十三五”五大發(fā)展之一“綠色發(fā)展”的提出以及我國長期可持續(xù)發(fā)展的需要都在使制造業(yè)對綠色環(huán)保更加重視，因此如何評價制造業(yè)產(chǎn)品是否綠色環(huán)保，是制造企業(yè)在考慮生產(chǎn)此產(chǎn)品時所需考慮的課題。

本文參考已建立的指標體系，采用AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系進行新的研究。針對復(fù)雜決策問題，AHP法能夠利用少數(shù)數(shù)據(jù)將專家的知識經(jīng)驗進行數(shù)學化、系統(tǒng)化，但受專家主觀因素的影響。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強的非線性映射能力和一定的計算準確性，但可能在訓(xùn)練過程中落入局部最小點。將兩者結(jié)合，豐觀與客觀方法互相彌補不足，以期能夠得到更加準確、科學的結(jié)果。

構(gòu)建制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的

AHP-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

模型首先運用AHP法確定各級指標及其權(quán)重，并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將各參評制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的得分結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后對其進行訓(xùn)練，得到滿足精度要求的網(wǎng)絡(luò)后，再運用另一組樣本數(shù)據(jù)進行檢驗。最后用擬合好的網(wǎng)絡(luò)對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行仿真，得到制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價的仿真結(jié)果。

（1）建立制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價結(jié)構(gòu)模型

制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價圍繞著企業(yè)發(fā)展、社會生態(tài)及政府監(jiān)督三方面，維持共贏才能生產(chǎn)出合格的綠色產(chǎn)品。本文借鑒了張青山、孫秋月等有關(guān)于制造業(yè)綠色產(chǎn)品評價體系的研究，建立了制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系。具體步驟如下：

1.建立指標有相互關(guān)系形成遞階層次的評價體系，表明各層之間的關(guān)系。

2.以以上制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系為基礎(chǔ)制作表格請專家填報，運用L.T.Satty氏1-9標度法對準則層和指標層進行兩兩比較，建立判斷矩陣。

3.進行各判斷矩陣特征向量的計算并進行歸一化處理，得到同一層次的權(quán)重。

4.對每個層級都進行一致性檢驗，通過檢驗，則確定各級指標的綜合權(quán)重。如果不通過，則調(diào)整判斷矩陣的元素值再按上述步驟計算。

（2）構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層，其學習規(guī)則是使用梯度下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

具體學習過程如下：

1.確定輸入層、隱層、輸出層及其務(wù)層神經(jīng)冗數(shù)，對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行初始化。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點從輸入層到隱層的權(quán)值為wij，從隱層到輸出層為wjk，閾值分別記為θj和θk。

2.輸入學習樣本xk，計算各層的輸出值。

3.進行權(quán)值的修正，直至實際輸出誤差ε小于設(shè)定的誤差允許值。

AHP-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價的應(yīng)用分析

（1）AHP層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建與各指標權(quán)重計算

某制造企業(yè)進行產(chǎn)品綠色評價，首先在調(diào)研相關(guān)資料后，根據(jù)表1，組織專家填表。在表l的設(shè)計中，設(shè)計了技術(shù)性評價（A1）、綠色性指標（A2）、經(jīng)濟性評價（A3）三個一級準則層指標，各準則層要素進一步細分為17個二級指標層要素，包括功能指標（A11）、質(zhì)量指標（A12）、品種多樣性指標（A13）、可維護性指標（A14）、操作安全性指標（A15）、交貨及時性指標（A16）、回收性能指標（A17）、固體污染（A21）、噪聲污染（A22）、大氣污染（A23）、水體污染（A24）、土壤污染（A25）、能源利用指標（A26）、資源利用指標（A27）、企業(yè)成本指標（A31）、用戶成本指標（A32）、環(huán)境成本指標（A33）。

根據(jù)步驟，運用Matlah（R2016h版本）可得準則層和指標層判斷矩陣的一致性檢驗結(jié)果，如表1。由表可知，各層級判斷矩陣具有可以接受的滿意一致性。

根據(jù)以上計算結(jié)果，可得制造業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系的各層級指標權(quán)重，如表2。

（2）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

根據(jù)以上建立的某制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價體系，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。

本文選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包含一個輸入層，一個隱層和一個輸出層。輸入層節(jié)點的數(shù)目與評價指標個數(shù)相對應(yīng)，即本文模型中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)n為17個。輸出層節(jié)點的數(shù)目與評價結(jié)果相對應(yīng)，即本文模型中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點數(shù)m為1個。根據(jù)常見的經(jīng)驗公式（a為1到10之間的常數(shù)），中間隱層節(jié)點的數(shù)目選取為j=ll。

2.獲取樣本數(shù)據(jù)。

邀請專家對此制造企業(yè)的14個隨機產(chǎn)品樣本進行打分，得到14組專家評估數(shù)據(jù)，用上一小節(jié)的AHP法得出評價結(jié)果得分，以此作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與檢驗的樣本數(shù)據(jù)，如表3。

3.訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。

隱層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用tansig函數(shù)。輸出層采用purelin函數(shù)。本文使用前12組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后2組作為檢驗數(shù)據(jù)。輸入向量為樣本數(shù)據(jù)中的各個數(shù)據(jù)，輸出向量為以上AHP法評價體系模型得出的評價結(jié)果得分。創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進行訓(xùn)練，通過MATLAB R2016h軟件對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

4.訓(xùn)練函數(shù)的參數(shù)設(shè)置以及訓(xùn)練結(jié)果。

本文程序中，反向傳播的訓(xùn)練函數(shù)為trainlm函數(shù)；訓(xùn)練精度e=0.00001；訓(xùn)練次數(shù)N=5000；學習規(guī)則為traingdx函數(shù)；學習系數(shù)lr=0.32；性能函數(shù)為mse函數(shù)；其余參數(shù)均采用默認值。在軟件執(zhí)行后，經(jīng)過66次迭代調(diào)整達到訓(xùn)練的要求精度結(jié)束訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果如圖2。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練回歸分析如圖3。

由Matlah程序執(zhí)行來看，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的仿真值為0.9206與0.7638，專家評估得分數(shù)據(jù)為0.9424與0.7694，兩者較為接近。其誤差分析如表4。

由此可見，在此制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系中，這樣的誤差可以接受，保存該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以待日后有同類制造企業(yè)進行評價分析時可以直接輸入該企業(yè)的產(chǎn)品綠色評價指標數(shù)據(jù)得到該產(chǎn)品的綠色評價結(jié)果。

結(jié)論

制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系中包含了若干不同的指標，這些指標很難定量而得且有很大程度的模糊性。因此本文在研究制造企業(yè)產(chǎn)品綠色評價指標體系時，采用了AHP層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，即定性與定量相結(jié)合的方法，來對制造企業(yè)產(chǎn)品綠色進行綠色評價并建立體系。這樣結(jié)合了兩者的優(yōu)點，減少了專家評價的主觀影響，增加了評價結(jié)果的科學性和準確性，使評價更加客觀有效。

[1]張青山，喬芳麗，馬軍，等。制造業(yè)綠色產(chǎn)品評價研究[J].沈陽工業(yè)大學學報（社會科學版），2008，1（1）：64-70.

[2]徐偉.制造業(yè)綠色產(chǎn)品綜合評價研究[D].沈陽工業(yè)大學，2006.

[3]孫秋月.制造業(yè)綠色產(chǎn)品設(shè)計方案評價研究[D].沈陽工業(yè)大學，2006.