何開倫，包秀莉，劉志學(xué)

(1.重慶理工大學(xué) 管理學(xué)院，重慶 400054； 2.華中科技大學(xué) 管理學(xué)院，武漢 430074)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)模糊評(píng)價(jià)研究

何開倫1,2，包秀莉1，劉志學(xué)2

(1.重慶理工大學(xué) 管理學(xué)院，重慶 400054； 2.華中科技大學(xué) 管理學(xué)院，武漢 430074)

依據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)原則，結(jié)合系統(tǒng)運(yùn)作效率與效益、發(fā)展生態(tài)城市和生態(tài)工業(yè)園區(qū)的要求，從系統(tǒng)投入、系統(tǒng)能力、運(yùn)作效率、處理效率和環(huán)境績(jī)效5個(gè)方面提出22個(gè)二級(jí)指標(biāo)的園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用層次分析法合理確定指標(biāo)權(quán)重，選擇12個(gè)工業(yè)園區(qū)為對(duì)象進(jìn)行實(shí)例分析，再利用提出的指標(biāo)體系開展模糊評(píng)價(jià)，獲得模糊評(píng)價(jià)的輸入和評(píng)價(jià)結(jié)果。然后，根據(jù)模糊評(píng)價(jià)過程構(gòu)建三層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以模糊評(píng)價(jià)的輸入和輸出訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，獲得可執(zhí)行模糊評(píng)價(jià)的BP網(wǎng)絡(luò)。實(shí)例分析表明：BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)各個(gè)園區(qū)的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊評(píng)價(jià)結(jié)果相同，是評(píng)價(jià)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效便捷、可靠而有效的科學(xué)工具。

工業(yè)園區(qū)；廢棄物物流；層次分析法；模糊評(píng)價(jià)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

綜上所述，基于模糊評(píng)價(jià)法的組合方法具有較高的科學(xué)性和可操作性，能解決主客觀評(píng)價(jià)問題，同時(shí)可利用專家經(jīng)驗(yàn)獲取必要數(shù)據(jù)，克服傳統(tǒng)評(píng)價(jià)的弊端。園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)采用的定性和定量指標(biāo)較多，評(píng)價(jià)具有模糊性和復(fù)雜性，宜采用模糊評(píng)價(jià)法。上述組合方法研究側(cè)重于評(píng)價(jià)問題的BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)研究，本研究擬通過建立合理的園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，為園區(qū)管理者提供科學(xué)有效的模糊評(píng)價(jià)工具。

一、工業(yè)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)是一個(gè)以廢棄物處理處置企業(yè)為核心，為園區(qū)生產(chǎn)企業(yè)提供廢棄物處理服務(wù)的社會(huì)性系統(tǒng)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)置較復(fù)雜，必須依據(jù)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則及要求，設(shè)計(jì)一套反映不同評(píng)價(jià)要求的指標(biāo)體系。

(一)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則和要求

園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)必須遵循五大原則，包括科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性、可操作性和定性定量相結(jié)合原則。同時(shí)，必須考慮該系統(tǒng)運(yùn)作效率和效益要求、生態(tài)城市和生態(tài)工業(yè)園區(qū)對(duì)該系統(tǒng)的要求以及城市、園區(qū)和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展要求。具體講，要使指標(biāo)體系充分體現(xiàn)系統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)及可持續(xù)發(fā)展要求，全面反映系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)營(yíng)能力、服務(wù)水平等發(fā)展?fàn)顩r及水平，需要積極引入生態(tài)城市評(píng)價(jià)指標(biāo)包括環(huán)境治理和環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)、生態(tài)環(huán)境健康指標(biāo)、低碳引領(lǐng)指標(biāo)[12-14]；引入減量化指標(biāo)包括萬元工業(yè)增加值固體廢物排放量、萬元工業(yè)增加值產(chǎn)品包裝消耗等，再使用指標(biāo)包括產(chǎn)品及包裝可重復(fù)使用的種類占總數(shù)的百分比、可重復(fù)使用功能研發(fā)經(jīng)費(fèi)等，再循環(huán)指標(biāo)包括工業(yè)固體廢物再利用率、產(chǎn)品及包裝原級(jí)或次級(jí)循環(huán)率等，來滿足發(fā)展生態(tài)工業(yè)園區(qū)的要求。

(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取及分析

根據(jù)上述指標(biāo)設(shè)計(jì)原則和要求，參考有關(guān)廢棄物物流系統(tǒng)、生態(tài)城市、生態(tài)工業(yè)園區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)文獻(xiàn)，已頒布的國(guó)家生態(tài)工業(yè)示范園區(qū)標(biāo)準(zhǔn)(HJ274—2015)相關(guān)指標(biāo)及要求，按照輸入—處理—輸出的系統(tǒng)分析思路，從系統(tǒng)投入、系統(tǒng)能力、運(yùn)作效率、處理效率和環(huán)境績(jī)效5個(gè)方面歸納和精簡(jiǎn)可選指標(biāo)并設(shè)計(jì)必要的新指標(biāo)，設(shè)計(jì)出一個(gè)包含兩個(gè)層次的園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系包括5類22個(gè)二級(jí)指標(biāo)，見表1，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)分析見表2。

表1中凡企業(yè)指標(biāo)均以所屬園區(qū)相關(guān)企業(yè)的平均值衡量。“要求”一欄的數(shù)據(jù)參考國(guó)家生態(tài)工業(yè)示范園區(qū)標(biāo)準(zhǔn)(HJ274—2015)、廢棄物管理標(biāo)準(zhǔn)、相關(guān)研究成果和專家意見等制定，“要求”為空白的表示該項(xiàng)指標(biāo)量化數(shù)據(jù)需要依據(jù)園區(qū)實(shí)際發(fā)展水平制定。

表1 工業(yè)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)性質(zhì)單位要求運(yùn)作效率(A3)園區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集程度(A31)正向%園區(qū)產(chǎn)業(yè)廢物耦合程度(A32)正向%單位工業(yè)增加值固廢產(chǎn)生量(A33)負(fù)向噸/萬元≤0．1單位工業(yè)增加值產(chǎn)品包裝消耗量(A34)負(fù)向噸/萬元產(chǎn)品及包裝可重復(fù)使用的種類比例(A35)正向%處理效率(A4)處理企業(yè)合作程度(A41)正向%廢棄物物流功能服務(wù)程度(A42)正向%廢棄物物流成本比例(A43)負(fù)向%≤25環(huán)境績(jī)效(A5)工業(yè)固體廢物綜合利用率(A51)正向%≥70資源再生利用程度(A52)正向%≥30產(chǎn)品及包裝原級(jí)或次級(jí)循環(huán)率(A53)正向%公眾環(huán)境滿意度(A54)正向%

表2 工業(yè)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

續(xù)表(表2)

(三)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分析

本研究利用層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP)確定指標(biāo)權(quán)重。

1.一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重分析

根據(jù)表1和2將評(píng)價(jià)問題層次化，得到評(píng)價(jià)問題的二層結(jié)構(gòu)即一級(jí)指標(biāo)層和二級(jí)指標(biāo)層；利用1-9標(biāo)度法確定評(píng)價(jià)尺度，見表3。

表3 標(biāo)度值及其含義

依據(jù)表3賦值Dij，Dij滿足條件：Dij>0；Dij=1/Dji(i≠j)；Dii=1 (i,j=1，2，…，n)。

通過訪談形式征詢8名專家學(xué)者的意見，運(yùn)用1～9標(biāo)度法進(jìn)行兩兩比較賦值并填表，取賦值作為判斷矩陣元素值，得到一級(jí)指標(biāo)層兩兩比較判斷表，見表4。

表4 一級(jí)指標(biāo)層兩兩比較判斷

依據(jù)表4可建立一級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣A：

根據(jù)公式CI=(λmax-n)/(n-1)，計(jì)算矩陣A的一致性指標(biāo)CI，其中λmax為矩陣A的最大特征根，n為矩陣A的階數(shù)；在Matlab中計(jì)算eig(A)，得到λmax=5.036 1，其對(duì)應(yīng)的特征向量tzxl_A=[0.105 9,0.202 0,0.382 3,0.078 0,0.892 0]，將求得的λmax帶入CI計(jì)算式可得CI=0.009。根據(jù)表5可得到平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的取值，即RI=1.12。

表5 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI

計(jì)算隨機(jī)一致性比率CR=CI/RI=0.008 1<0.1，可見判斷矩陣A具有滿意的一致性。對(duì)特征向量tzxl_A歸一化處理后可得到一級(jí)指標(biāo)層各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重W=[0.063 8, 0.121 7, 0.230 3, 0.047 0, 0.537 2]，即系統(tǒng)投入指標(biāo)權(quán)重W1為0.063 8、系統(tǒng)能力W2為0.121 7、運(yùn)作效率W3為0.230 3、處理效率W4為0.047 0、環(huán)境績(jī)效W5為0.537 2，其中運(yùn)作效率A3、環(huán)境績(jī)效A5權(quán)重大，其指標(biāo)取值對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響較大。

2.二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分析

同樣，可得到二級(jí)指標(biāo)層兩兩比較判斷表，建立系統(tǒng)投入層判斷矩陣A1、系統(tǒng)能力層判斷矩陣A2、運(yùn)作效率層判斷矩陣A3、處理效率層判斷矩陣A4和環(huán)境績(jī)效層判斷矩陣A5，如下：

利用函數(shù)eig( )可得到二級(jí)指標(biāo)層各判斷矩陣的最大特征根、其對(duì)應(yīng)的特征向量，依據(jù)公式計(jì)算，可得到相應(yīng)的隨機(jī)一致性比率CR，二級(jí)指標(biāo)層權(quán)重分析結(jié)果如表6所示。

表6 二級(jí)指標(biāo)層權(quán)重計(jì)算及檢驗(yàn)結(jié)果

二、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型構(gòu)建及分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于評(píng)價(jià)，相比傳統(tǒng)方法具有可操作性強(qiáng)、擬合精度高、科學(xué)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[16]，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

(一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Networks)，是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用誤差反傳學(xué)習(xí)算法，典型的三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

從圖1看出，三層BP網(wǎng)絡(luò)被分為輸入層IL、隱含層HL、輸出層OL，同層節(jié)點(diǎn)間無關(guān)聯(lián)，不同層神經(jīng)元間前向連接。

2.BP學(xué)習(xí)算法

令I(lǐng)L層節(jié)點(diǎn)xi到HL層節(jié)點(diǎn)yj間的連接權(quán)為wji,HL層節(jié)點(diǎn)yj到OL層節(jié)點(diǎn)zl間的連接權(quán)為vlj，θj為HL層節(jié)點(diǎn)的閾值，θl為OL層節(jié)點(diǎn)的閾值，HL層節(jié)點(diǎn)的輸出函數(shù)為:

(1)

OL層節(jié)點(diǎn)的輸出函數(shù)為:

(2)

其中，f(x)為傳遞函數(shù)，一般為Sigmoid型函數(shù)，例如函數(shù)f(x)=1/(1+e-x)，采用S型傳遞函數(shù)可以處理和逼近非線性的輸入、輸出關(guān)系。

當(dāng)輸出節(jié)點(diǎn)的期望值為tl時(shí)，輸出節(jié)點(diǎn)的誤差E為：

(3)

BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如下:

第一，初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，即給網(wǎng)絡(luò)中的wji、vlj、θj、θl等賦初值。一般在區(qū)間(-1，1)選取任意數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始連接權(quán)值和閾值。

第二，輸入學(xué)習(xí)樣本tl，根據(jù)輸出函數(shù)分別計(jì)算各層的輸出值包括yj、zl。樣本信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層傳向輸出層，在輸出端產(chǎn)生輸出信號(hào)。在信號(hào)的前向傳遞過程中，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是固定不變的，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入誤差信號(hào)反向傳播。

第三，采用梯度下降算法及誤差的反向傳播修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出之間的差值E即為誤差信號(hào)。誤差信號(hào)由輸出端開始逐層向后傳播，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值由誤差反饋進(jìn)行調(diào)節(jié)，通過權(quán)值的不斷修正使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出更接近期望輸出。隱含層和輸出層對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的調(diào)整規(guī)則如下:

vlj(k+1)=vlj(k)+Δvlj=vlj(k)+ηδlyj

(4)

(5)

(6)

(7)

δl=(tl-zl)·f′(netl)

(8)

(9)

第四，根據(jù)訓(xùn)練不斷計(jì)算誤差E，并與預(yù)期誤差精度進(jìn)行比較，若實(shí)際計(jì)算的誤差在規(guī)定范圍內(nèi)，則學(xué)習(xí)結(jié)束；否則要將學(xué)習(xí)次數(shù)增加一次，并返回到步驟二，按規(guī)則調(diào)整步長(zhǎng)和閾值進(jìn)一步學(xué)習(xí)，直到達(dá)到規(guī)定誤差精度或訓(xùn)練次數(shù)為止。

(二)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模糊評(píng)價(jià)時(shí)，可把評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的實(shí)際指標(biāo)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量xi，將相應(yīng)的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出zl，用足夠的樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使不同組的實(shí)測(cè)指標(biāo)得到相應(yīng)的輸出值，將輸出值與期望的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果值比較，當(dāng)其誤差小于某一設(shè)定值時(shí)，這時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所持有的權(quán)系數(shù)值、閾值是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)所得到的最終權(quán)值和閾值。一旦BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練，就成為有效的模糊評(píng)價(jià)工具，將實(shí)際指標(biāo)值輸入到網(wǎng)絡(luò)就可以自動(dòng)對(duì)目標(biāo)做出模糊評(píng)價(jià)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建包括以下3個(gè)步驟：第一，確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和各層神經(jīng)元數(shù)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成m維到n維的映射只需一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，故可選用含有一個(gè)隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目等于評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)目，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)即績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果，其值為1。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算確定：

(10)

其中:m為隱含層神經(jīng)元數(shù)，n為輸入層神經(jīng)元數(shù)，w為輸出層神經(jīng)元數(shù)，a為0～10任意整數(shù)。第二，確定傳遞函數(shù)。一般情況下，隱含層采用sigmoid函數(shù)，輸出層采用線性函數(shù)purelin。第三，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，向網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)直到獲得符合期望輸出的BP網(wǎng)絡(luò)。

三、實(shí)例分析

本實(shí)例分析選取重慶的12個(gè)工業(yè)園區(qū)為評(píng)價(jià)對(duì)象，分析評(píng)價(jià)各個(gè)園區(qū)2015年的廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效。本評(píng)價(jià)遵循以下步驟：依據(jù)提出的指標(biāo)體系收集數(shù)據(jù)；應(yīng)用模糊評(píng)價(jià)法對(duì)園區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)，獲得模糊評(píng)價(jià)結(jié)果；根據(jù)評(píng)價(jià)需要構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并進(jìn)行驗(yàn)證分析。

(一)收集數(shù)據(jù)

園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源分為兩種：一是調(diào)研獲取，依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算后獲得指標(biāo)值；二是專家打分，對(duì)缺乏數(shù)據(jù)的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)采取專家調(diào)查方法獲取數(shù)據(jù)，即由8個(gè)專家對(duì)選定園區(qū)的指標(biāo)等級(jí)進(jìn)行投票打分。采取調(diào)研方法獲取數(shù)據(jù)的指標(biāo)有8個(gè)，12個(gè)工業(yè)園區(qū)分別用數(shù)字1—12表示，8個(gè)指標(biāo)實(shí)測(cè)值見表7。

目前，工業(yè)園區(qū)的統(tǒng)計(jì)工作起步不久，大多數(shù)指標(biāo)缺乏數(shù)據(jù)，難以定量計(jì)算，需采取專家打分方法獲取(14個(gè)指標(biāo))。進(jìn)行專家打分時(shí)，邀請(qǐng)8位專家對(duì)12個(gè)工業(yè)園區(qū)的相關(guān)指標(biāo)逐一進(jìn)行投票打分，表中單元格數(shù)字為5位，從左至右分別表示某園區(qū)該指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)為優(yōu)秀、良好、一般、合格、不合格的專家投票數(shù)，每格合計(jì)為8票，專家打分的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表8。

表7 2015年園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)指標(biāo)實(shí)測(cè)值(1)

表8 2015年園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)指標(biāo)實(shí)測(cè)值(2)

(二)模糊評(píng)價(jià)

1.確定因素集、評(píng)價(jià)集和權(quán)重集

根據(jù)指標(biāo)體系確定因素集，主因素集A包括5個(gè)因素Ai(i=1,2,3,4,5)對(duì)應(yīng)一級(jí)指標(biāo)層；子因素集Aij(j分別為5,5,5,3,4)包括A1j={A11,A12,A13,A14,A15}，A2j={A21,A22,A23,A24,A25}，A3j={A31,A32,A33,A34,A35}，A4j={A41,A42,A43}，A5j={A51,A52,A53,A54}，對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)層。

評(píng)價(jià)集采用5個(gè)等級(jí)，設(shè)Vk={v1,v2,v3,v4,v5}={優(yōu)秀，良好，一般，合格，不合格}。

根據(jù)前述分析，主因素權(quán)重集W=(Wi)(i=1,2,3,4,5)=[0.063 8,0.121 7,0.230 3,0.047 0,0.537 2]；子因素權(quán)重集為Wij(i=1,2,3,4,5)，其中W1j=[0.445 8,0.038 2,0.093 5,0.180 0,0.242 5]，W2j=[0.144 9,0.450 7,0.275 0,0.045 9,0.083 5]，W3j=[0.151 8,0.263 0,0.461 1,0.083 0,0.041 1]，W4j=[0.087 9,0.669 4,0.242 7]，W5j=[0.552 7,0.271 3,0.114 3,0.061 7]。

2.綜合評(píng)價(jià)

(1)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理

根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源，對(duì)定性和定量指標(biāo)采用不同的處理方法，對(duì)于表7定量指標(biāo)，由專家依據(jù)相關(guān)指標(biāo)的要求與實(shí)際情況確定評(píng)價(jià)規(guī)則進(jìn)行，每個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)是唯一確定的，對(duì)判定的等級(jí)得8票，其他4個(gè)等級(jí)得0；對(duì)于表8定性指標(biāo)，依據(jù)專家投票數(shù)確定等級(jí)，根據(jù)專家分析，確定表7各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)規(guī)則如表9所示。

依據(jù)表9，對(duì)表7定量指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)評(píng)價(jià)并給出專家投票數(shù)8，將結(jié)果與表8合并，得到園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)投票數(shù)，見表10模糊評(píng)價(jià)需要的指標(biāo)初值。

表9 定量指標(biāo)評(píng)價(jià)規(guī)則

(2)模糊分析

設(shè)子因素Aij對(duì)評(píng)價(jià)集Vk的隸屬程度為rik，rik=Vik/N,Vik是所有專家中認(rèn)為Aij隸屬于Vk的人數(shù)，N=8，分別求出子因素Aij對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬程度，得到各子因素的模糊評(píng)價(jià)矩陣ri(i=1,2,3,4,5)如下：

根據(jù)子因素權(quán)重集Wij(i=1,2,3,4,5)及ri，利用公式Ri=Wij·ri(i=1,2,3,4,5)，可以得出主因素的模糊評(píng)價(jià)矩陣R：

根據(jù)主因素權(quán)重集W及矩陣R，利用公式V=W·R，可得出園區(qū)1的評(píng)價(jià)結(jié)果V：

V={0.041 3,0.512 3,0.248 0,0.178 8,0.019 6}

將評(píng)價(jià)集Vk量化。設(shè)5個(gè)等級(jí){優(yōu)秀，良好，一般，合格，不合格}，分別對(duì)應(yīng)[90～100]、[80～90)、[70～80)、[60～70)和[0～60)分，取中間值計(jì)算，即分別取95分、85分、75分、65分、30分，則園區(qū)1的模糊評(píng)價(jià)得分為78.279 1，隸屬于“一般”。

同理，可對(duì)園區(qū)2—12進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)值匯總于表11中。

表11表明，園區(qū)6、11評(píng)價(jià)值分別為92.203 6、92.125 6，評(píng)價(jià)結(jié)果為優(yōu)秀；園區(qū)3、7、9、10評(píng)價(jià)結(jié)果為良好；園區(qū)1、4、5、8、12評(píng)價(jià)結(jié)果為一般，園區(qū)2評(píng)價(jià)結(jié)果為合格。該評(píng)價(jià)結(jié)果反映了各個(gè)園區(qū)廢棄物物流發(fā)展的實(shí)際水平。

(三)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

由上所述，一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度完成任意n維到m維的映射，因此本BP評(píng)價(jià)模型采用三層結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為22個(gè)，對(duì)應(yīng)22個(gè)二級(jí)指標(biāo)；輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1個(gè)，對(duì)應(yīng)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果；隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)采用經(jīng)驗(yàn)公式(10)，確定為10個(gè)，BP模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)

Matlab軟件(2012版)用函數(shù)feedforwardnet()建立BP網(wǎng)絡(luò)，其調(diào)用格式為:net = feedforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)，其中，net為欲生成的BP網(wǎng)絡(luò)；hiddensizes指隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，默認(rèn)為10個(gè)；trainFCn指BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，默認(rèn)為L(zhǎng)evenberg-Marquardt算法(’trainlm’)。

(1)確定輸入輸出項(xiàng)

將表10數(shù)據(jù)分為兩部分，選擇園區(qū)1—10作為訓(xùn)練樣本，園區(qū)11、12為測(cè)試樣本。將表10單元格數(shù)據(jù)逐個(gè)除以8，得到對(duì)應(yīng)的指標(biāo)等級(jí)隸屬度表。依據(jù)該隸屬度表、等級(jí)量化標(biāo)準(zhǔn)[95,85,75,65,30]，可計(jì)算出各個(gè)二級(jí)指標(biāo)量化取值，這些值與表10的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果(不包括測(cè)試樣本)共同構(gòu)成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出項(xiàng)，見表12。

表11 園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)模糊評(píng)價(jià)值

表12 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出項(xiàng)

利用表12數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)，等同于前述模糊評(píng)價(jià)。利用表12可獲得輸入項(xiàng)inputs和輸出項(xiàng)targets，其中inputs=[22×10]，為22行×10列的矩陣，代表22個(gè)二級(jí)指標(biāo)，10個(gè)園區(qū)；targets=[1×10]=[73.769 4, 68.942 3, 87.455 7, 74.558 1, 73.874 9, 92.203 6, 87.253 1, 74.458 2, 80.946 6, 82.929 4]，為1行×10列的矩陣，代表10個(gè)園區(qū)的期望輸出。

(2)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

將矢量inputs 、targets作為欲生成BP網(wǎng)絡(luò)YQPJ_net的輸入輸出項(xiàng)。由于帶自適應(yīng)學(xué)習(xí)率動(dòng)量梯度下降法適應(yīng)小樣本對(duì)象，能避免陷入局部極小問題，所以網(wǎng)絡(luò)YQPJ_net選用TRRAINGDX作為訓(xùn)練函數(shù)。隱層傳遞函數(shù)為log-sigmnid傳遞函數(shù)“l(fā)ogsig”；輸出層傳遞函數(shù)為純線形函數(shù)“purelin”；學(xué)習(xí)函數(shù)為帶動(dòng)量的梯度下降學(xué)習(xí)法“l(fā)earngdm”；性能函數(shù)為均方誤差函數(shù)“MSE”。數(shù)據(jù)項(xiàng)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置完成后，根據(jù)所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可調(diào)用命令YQPJ_net = feedforwardnet(10)，生成評(píng)價(jià)模型YQPJ_net。

(3)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

YQPJ_net訓(xùn)練參數(shù)大部分可取默認(rèn)值，利用函數(shù)net.trainParam設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)見表13。

表13 YQPJ_net訓(xùn)練參數(shù)

訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置完成后，利用train()函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，其調(diào)用格式是:[YQPJ_net,tr]=train(YQPJ_net,inputs,targets)，式中inputs，targets分別是輸入和輸出項(xiàng)；等號(hào)左右兩側(cè)的YQPJ_net分別代表訓(xùn)練后和訓(xùn)練前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；tr表示存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的誤差信息和步數(shù)信息。

反復(fù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)YQPJ_net,通過對(duì)10個(gè)訓(xùn)練樣本的155次迭代，最大失敗次數(shù)達(dá)到10次時(shí)結(jié)束網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，訓(xùn)練精度達(dá)到9.06e-7，網(wǎng)絡(luò)性能見圖3,訓(xùn)練狀態(tài)見圖4，輸入與期望輸出的擬合效果見圖5。

圖3表明，網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證性能在144次達(dá)到最佳，預(yù)測(cè)誤差為0.010 756；圖4表明，YQPJ_net訓(xùn)練結(jié)束時(shí)(at 155 Epochs)梯度Gradient=0.019 835，驗(yàn)證失敗次數(shù)Validation Checks=10次，學(xué)習(xí)率Learning Rate=0.001 919 5；圖5表明，訓(xùn)練組、驗(yàn)證組等相關(guān)系數(shù)R=1，測(cè)試組相關(guān)系數(shù)R=-1、樣本輸入與輸出綜合相關(guān)系數(shù)R=0.998 29，評(píng)價(jià)模型YQPJ_net取得了較好收斂效果。

圖3 YQPJ_net訓(xùn)練精度

圖4 YQPJ_net訓(xùn)練狀態(tài)

完成YQPJ_net訓(xùn)練后，用函數(shù)sim()進(jìn)行仿真測(cè)試，其調(diào)用格式是:outputs=sim(YQPJ_net,inputs)，outputs代表網(wǎng)絡(luò)仿真輸出。網(wǎng)絡(luò)YQPJ_net仿真輸出園區(qū)1—10評(píng)價(jià)值為[73.789 9，68.924 0，87.451 3，74.518 6，73.963 7，92.090 0，87.391 4，74.478 6，80.937 1，82.953 4]，與實(shí)際評(píng)價(jià)值的誤差為[-0.020 476，0.018 339，0.004 380，0.039 489，-0.088 766，0.113 600，-0.138 340，-0.020 357，0.009 471，-0.024 015],可以看出，YQPJ_net輸出誤差最大僅為-0.138 340，誤差可以接受，因此YQPJ_net可有效應(yīng)用于模糊評(píng)價(jià)。

圖5 YQPJ_net回歸效果

(4)測(cè)試分析

將表9測(cè)試樣本園區(qū)11、12數(shù)據(jù)量化后可得模型的輸入項(xiàng)test，test為22行x 2列的矩陣，代表22個(gè)二級(jí)指標(biāo)，2個(gè)測(cè)試園區(qū)。調(diào)用命令：result=YQPJ_net(test)，運(yùn)行YQPJ_net可得到園區(qū)11、12測(cè)試值result=[90.979 4,77.138 7]，與模糊評(píng)價(jià)值[92.125 6、75.959 6]比較，誤差為[1.146 2, -1.179 1]，評(píng)價(jià)結(jié)果相同即園區(qū)11為優(yōu)秀，園區(qū)12為一般。可見，YQPJ_net評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊評(píng)價(jià)結(jié)果相同，最大誤差僅為-1.55%，誤差在可接受范圍，YQPJ_net評(píng)價(jià)效率高、誤差小，能準(zhǔn)確完成模糊評(píng)價(jià)。

四、結(jié)束語

構(gòu)建園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系是消除工業(yè)園區(qū)廢棄物污染、維護(hù)城市環(huán)境和居民健康的重要手段。本文依據(jù)指標(biāo)設(shè)計(jì)原則及相關(guān)要求，從系統(tǒng)投入、系統(tǒng)能力、運(yùn)作效率、處理效率和環(huán)境績(jī)效5個(gè)方面設(shè)計(jì)出二級(jí)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并利用層次分析法確定各層次指標(biāo)的權(quán)重，賦予環(huán)境績(jī)效類指標(biāo)較大權(quán)重，以促進(jìn)工業(yè)園區(qū)不斷提高廢棄物綜合利用和資源再生利用水平，強(qiáng)化園區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集和廢棄物耦合系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)化和可持續(xù)發(fā)展。實(shí)例分析中，將二級(jí)指標(biāo)體系應(yīng)用于12個(gè)園區(qū)的模糊評(píng)價(jià)，獲得基于模糊評(píng)價(jià)法的BP網(wǎng)絡(luò)。實(shí)例分析表明，BP評(píng)價(jià)模型對(duì)各個(gè)園區(qū)的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊評(píng)價(jià)結(jié)果相同，誤差在可接受范圍，是評(píng)價(jià)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效便捷而有效的科學(xué)工具。BP評(píng)價(jià)模型能為政府和企業(yè)的決策提供相關(guān)依據(jù)，實(shí)用范圍廣。

為有效構(gòu)建園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系，提出以下政策建議：

第一，構(gòu)建完善的園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)。工業(yè)園區(qū)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要部分，同時(shí)工業(yè)園區(qū)也是城市主要的污染源。園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)是一個(gè)為園區(qū)生產(chǎn)企業(yè)提供廢棄物處理服務(wù)的社會(huì)性系統(tǒng)，其核心為園區(qū)廢棄物處理處置企業(yè)，關(guān)鍵問題是廢棄物加工再利用與最終處理。園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)具有突出的社會(huì)效益和環(huán)境效益，工業(yè)園區(qū)要實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，一方面需要加大園區(qū)廢棄物物流的發(fā)展力度，消除園區(qū)廢棄物污染，提高工業(yè)園區(qū)廢棄物的利用技術(shù)和處理水平；另一方面政府必須補(bǔ)償處理處置企業(yè)產(chǎn)生的環(huán)境效益。

第二，正確評(píng)估園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系指標(biāo)權(quán)重。園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)評(píng)價(jià)涉及諸多因素，評(píng)價(jià)指標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)置具有復(fù)雜性，要保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀、準(zhǔn)確，就必須依靠合理的指標(biāo)體系原則、要求和有效的算法，盡量減少主觀因素的影響。為此，應(yīng)設(shè)計(jì)一套反映不同評(píng)價(jià)要求的指標(biāo)體系，使其評(píng)價(jià)結(jié)果能更好地從園區(qū)本身、外部環(huán)境等多個(gè)方面綜合反映園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)狀況，以便更好地評(píng)價(jià)物流園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)績(jī)效，促進(jìn)物流系統(tǒng)的發(fā)展和完善，提高物流系統(tǒng)的質(zhì)量和效益。

第三，完善法律法規(guī)和制度建設(shè)。依據(jù)國(guó)家相關(guān)法律法規(guī)及國(guó)家生態(tài)工業(yè)示范園區(qū)標(biāo)準(zhǔn)，制定頒布科學(xué)完善的園區(qū)廢棄物管理?xiàng)l例和實(shí)施細(xì)則，從環(huán)境保護(hù)、資格許可、資金投入、廢棄物加工再利用與最終處理等方面規(guī)范園區(qū)廢棄物處理和再生資源利用活動(dòng)，保障園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)有效規(guī)范運(yùn)行。

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ResearchonFuzzyEvaluationofWasteLogisticsSysteminIndustrialParkBasedonBPNeuralNetwork

HE Kailun1,2, BAO Xiuli1, LIU Zhixue2

(1.School of Management, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China; 2.School of Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)

Based on the index design principles, combined with the system operation efficiency and benefit requirements, as well as the development requirements of ecological city and ecological industrial park, the evaluation index system of park waste logistics system consisted of 22 indexes with two level is put forward from the five aspects including system input, system capacity, operation efficiency, processing efficiency and environmental performance, meanwhile the index weights are determined reasonably by using the method of analytic hierarchy process. The 12 industrial parks are selected as the object of case analysis to be evaluated by the fuzzy evaluation method and the proposed index system, and the inputs and evaluation results of the fuzzy evaluation are obtained. Then according to the fuzzy evaluation process, the three layered BP neural network is constructed, trained by the input and outputs of the fuzzy evaluation, and the BP network is obtained to perform fuzzy evaluation. The example analysis shows that the evaluation result of the BP network is the same as the fuzzy evaluation, which is a convenient, reliable and effective scientific tool to evaluate the performance of waste logistics system.

industrial park; waste logistics; Analytic Hierarchy Process (AHP); fuzzy evaluation; BP neural network

2017-03-15

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“物流服務(wù)模式對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的影響研究”(71072034)

何開倫(1965—)，男，重慶人，重慶理工大學(xué)管理學(xué)院教授，華中科技大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理； 包秀莉(1992—)，女，四川廣安人，碩士研究生，研究方向：現(xiàn)代管理理論及應(yīng)用；劉志學(xué)(1964—)，男，湖北武漢人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。

何開倫，包秀莉，劉志學(xué).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)園區(qū)廢棄物物流系統(tǒng)模糊評(píng)價(jià)研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué))，2017(10):37-50.

formatHE Kailun, BAO Xiuli, LIU Zhixue.Researchon Fuzzy Evaluation of Waste Logistics System in Industrial Park Based on BP Neural Network[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(10):37-50.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.10.006

F205

A

1674-8425(2017)10-0037-14

(責(zé)任編輯張佑法)