پیش بینی کارایی به کمک تاثیرپذیری غیرخطی از تاخیرهای زمانی در تحلیل پوششی داده ها با شبکههای عصبی مصنوعی
محل انتشار: فصلنامه مدیریت صنعتی، دوره: 10، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 358
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IMJT-10-1_002
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1400
چکیده مقاله:
هدف: یکی از شیوه های مرسوم ارزیابی کارایی هر سازمان یا بنگاه، مقایسه آن با سایر رقبا یا نمونه های متناظر آن است. با این حال، در برخی پژوهش ها به سنجش کارایی یک واحد در مقایسه با خود در مرور زمان پرداخته شده و روند عملکرد یک واحد نسبت به گذشته خود ارزیابی شده است. هدف پژوهش جاری، پیش بینی کارایی یک واحد با استفاده از سری های زمانی عملکرد گذشته آن است. روش: این پژوهش به کمک مدل SBM و با استفاده از روش تحلیل پوششی داده ها به مقایسه و سنجش کارایی یک واحد در گام های زمانی مختلف پرداخته و خروجی آن را به عنوان عناصر آموزش یک شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته است تا کارایی گام های زمانی بعدی پیش بینی شود. یافتهها: مورد مطالعه این پژوهش، یک واحد صنعتی بزرگ در صنعت فولاد کشور است که پس از سنجش کارایی، روند نزولی عملکرد آن طی ده سال ارائه شده است. با پیاده سازی ساختارهای مختلف از شبکه های عصبی مصنوعی، در نهایت یک شبکه عصبی بازگشتی با ۱۰ نرون در لایه پنهان با الگوریتم آموزش پس انتشار بیزی توانست بهترین عملکرد را در پیش بینی کارایی آتی این واحد صنعتی کسب کند. نتیجهگیری: مزیت اساسی این پژوهش، ارائه پیش بینی کارایی برای آینده سازمان بر اساس داده های موجود و با در نظر گرفتن تاثیر عوامل دوره های زمانی قبلی در کارایی دوره کنونی با رویکردی غیرخطی است. این موضوع موجب خواهد شد که تصویر روشن تری از عملکرد آتی سازمان فراهم آید، همان طور که در مورد مطالعه پژوهش حاضر، این موضوع رخ داده است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مصطفی کاظمی
استاد گروه مدیریت، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
محمدعلی فائضی راد
دانشجوی دکتری مدیریت تحقیق در عملیات، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :