基于PSO-BP神经网络的战时军队物资供应商评价研究

开展战时军队物资供应商评价可有效加强军队对物资供应商的管理,确保战时采购保障任务高质高效完成。结合战时采购保障特点,构建战时军队物资供应商评价指标体系,并针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺点,用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,构建基于PSO-BP神经网络的战时军队物资供应商评价模型。实例分析结果表明,该模型评价精度更高、收敛性更强,可为战时采购保障决策提供基本依据。