绿色营销绩效评价指标体系的设计

从绿色营销的基本内涵出发,设计了绿色营绩效评价指标体系的结构,并对相关指标进行了描述,分析了指标间的关系。     

基于AHP与BP神经网络模型的循环经济绿色营销绩效评价

循环经济是一种符合可持续发展理论的经济增长模式,而绿色营销体现了循环经济发展的内在要求。在循环经济的绿色营销绩效评价中,将人工神经网络技术与层次分析主观评价法相结合,构建了企业绿色营销绩效评估的AHP-BP神经网络模型,模型以AHP评价结果为神经网络输入,利用反向逆传播神经网络对评价结果进行训练与检验。通过仿真算例结果表明,该模型既能充分吸收专家评估的隐性知识和经验,又降低了人为主观随意性的缺陷,计算结果准确、方法可行、误差可控,在企业绿色营销绩效评估领域具有推广价值。     

基于AHP的营销渠道绩效评价研究

通过对渠道绩效影响因素进行定性分析,建立了财务绩效、顾客价值、渠道状态以及创新发展4个方面的指标,并且采用层次分析方法进行综合评价,对提高组织渠道绩效,实现组织目标具有一定的帮助。     

我国企业营销绩效评价指标体系构建的实证研究

本文分析了我国企业营销绩效评价的现状及存在的问题，并通过实证研究和借鉴国际上营销绩效评价指标的构建模型与经验，提出了一套适合国内企业的、与国际接轨的营销绩效评价指标体系，对于国内企业进行营销绩效评价，以及有关机构进行企业评价与监督具有一定的指导意义和应用价值。     

绿色贸易壁垒下我国企业绿色营销问题研究

经济全球化和贸易自由化使得关税壁垒和传统的非关税壁垒作为贸易保护手段的作用逐渐减弱．绿色壁垒正日益成为发展中国家对外贸易的严重障碍。企业唯有开展绿色营销，寻求内部资源能力与外部环境的动态平衡，才有可能获得生存、发展并壮大。文章从绿色壁垒的相关分析入手，对我国企业绿色营销的发展现状及成因进行系统全面的分析，并由此提出我国企业实施绿色营销打破绿色壁垒的战略构想和对策建议，以期为我国企业借助绿色营销增强国际竞争力提供决策支持。     

绿色营销——企业营销的最优选择

文章认为绿色营销作为一种以可持续发展观念为指导的现代市场营销活动,在可持续发展战略不断深入和环保意识不断加强的背景下，已成为各国企业提升企业形象、增强企业竞争力、有效突破贸易壁垒的必然选择和最佳选择。     

基于人工神经网络算法的成都大雾的预报

大雾天气对水陆空交通都有不利的影响,而且对人民身体健康也带来了严重危害。因此,对大雾的监测和预报十分必要。本文利用中国气象局中期数值预报模式(T213)输出的大量预报产品,用EOF方法进行主分量分析,提取出累计方差贡献大的的前几个主分量,浓缩数值预报产品因子的预报信息并结合地面观测资料建立大雾的定量预报的人工神经网络模型。利用人工神经网络,建立温江地区大雾天气的预报模型,通过对温江站雾日预报试验,取得了较为满意的试报效果,具有实际应用意义。     

企业实施绿色营销的可持续发展方法探讨

营销是企业发展的战略措施,面对现在日益复杂的国际环境问题,我国的企业当前应该建立绿色营销模式。绿色营销是满足消费者和企业的共同利益为目的的社会管理过程,以保护生态环境为宗旨的市场营销方式。绿色营销的主体归根到底是企业,绿色营销是企业的营销活动。从绿色营销的内涵、现实意义及实施的必要性方面入手,提出了我国企业实施绿色营销的方法讨论与战略分析。     

基于增强型BSC的绿色供应链管理绩效评价

随着经济的不断发展,环境问题的日益恶化,公众的环保意识、环境标准的提高推动了绿色供应链管理的大力发展。文章概述了绿色供应链管理及绩效评价的内涵,在对传统的BSC深入研究的基础上,提出了增强型BSC,并在此基础上提出了绿色供应链管理绩效评价指标体系。     

高校人文社科项目制绩效评价及其改进目标——基于联立方程与BP人工神经网络

在深入分析高校人文社科研究投入产出诸要素关系的基础上,针对“双一流”建设高校的人文社科研究数据,采用联立方程模型分析项目制的绩效;并基于Super-SBM模型测度效率,从而明确改进目标;同时以确定最佳投入产出下研究项目的理想绩效为目标,探寻最优解,并借助BP人工神经网络进行稳健性分析。研究结果表明,人文社科项目的绩效有待提高;最佳投入下人文社科项目绩效提升较快,项目绩效水平有待提高;最佳投入下人文社科投入产出关系的匹配程度更高;人文社科投入产出效率总体进步空间巨大,主要原因是不同高校研究水平相差较大,导致纯技术效率水平较低;研究经费绩效较低需要引起足够的重视。     

基于人工神经网络的相位跟踪研究

本文介绍了一种基于人工神经网络的相位跟踪控制方法,当电网并网时,用于对控制电流与电网电压进行同相位跟踪,以实现对电网电压的同步跟踪。经MATLAB电力系统动态仿真,验证了该文提出的BP控制方法,跟踪性能良好,具有较强地自适应能力。     

基于人工神经网络的自适应系统研究

研究了人工神经网络技术在自适应系统的应用。在运用人工神经网络原理建立站点模型的基础上,提出一个应用贝叶斯网络技术的自适应系统框架模型。     

基于神经网络的毕业设计质量评价方法

毕业设计是大学生在校学习的一个重要环节,对学生的毕业设计进行评价是高等学校一项必不可少的工作。提出了一种基于BP神经网络的毕业设计质量评价模型,实验表明,该模型的辨识精度高,能实现对毕业设计质量的正确评价。     

一种基于DEA的高校科研绩效评价方法

科学研究工作在追求产出最大化的同时,应该考虑科研效率问题.综合应用C2R和C2S2模型,提出一种基于数据包络分析(DEA)的高校科研绩效评价模型,设计了高校科研绩效评价指标体系,开展了高校科研绩效评价和实证分析.为了对有效的决策单元加以进一步的区分和排序,通过建立最优和最差的虚拟决策单元,得到了高校科研综合效率的统一排序,结果证明了方法的有效性.     

基于神经网络的房地产泡沫预警研究

日益高涨的房地产价格引发了人们对泡沫的激烈争论。本文运用功效系数法计算了综合预警系数,建立了基于BP神经网络的房地产泡预警系统,引入了敏感性分析甄别各指标在预警系统中的重要程度,并且利用北京房地产市场数据对其泡沫进行实证分析,指出该系统对于防范房地产泡沫,评价房地产市场是否处于健康和谐运行状态具有重要意义。     

基于网络分析法的农业绿色发展政策绩效评价

基于xx市的财政局、农业委员会和农户采集的数据,构建农业绿色发展政策评估指标体系,运用德尔非法和网络层次分析模型,评价农业绿色发展政策绩效水平。结果表明,政府在农业绿色发展政策宣传、政策覆盖力度、责任分工、风险评估能力及补助资金的及时发放方面需强化;农户应进一步明确在绿色农业经营效益水平、购买意愿、项目绩效考核和配套措施等方面的发展。     

科研人员绩效考评方法研究

在知识经济的宏观背景下,对科研人员绩效考核进行研究,并以石油行业为对象,应用本文的研究结果：综述了目前国内外的科研人员绩效考评理论、研究目的及方法;讨论了科研人员绩效考评理论概述;提出了解决石油企业科研人员绩效考评的方案,并给出了具体实施的办法。     

基于人工神经网络的科技需求能力测度与预测问题研究

以科技需求整体水平为研究对象，定义了科技需求能力这一衡量指标，并运用主成分分析法量化后，采用三层BP神经网络研究了科技需求能力预测模型的建立问题。最后通过模型对比分析，验证人工神经网络方法应用于科技需求能力预测是可行和有效的。     

功效系数法与模糊评价法相结合的研发人员绩效考核研究

针对目前研发人员绩效考核中存在的问题,结合研发人员的工作特征及指标体系的构建原则,设计定量与定性相结合的研发人员绩效考核指标体系,采用功效系数法和模糊评价法构建了绩效考核模型,并做实证研究,证明该体系的实用性。