摘要：动态供应链绩效评价是一个包含多个指标输入输出的复杂评估系统，各绩效指标具有模糊性、不确定性，绩效指标数量较多，彼此之间存在非线性关联性。针对这样一个复杂的评估系统，本文讨论利用神经网络技术来对动态供应链绩效进行综合评价。本文首先介绍了人工神经网络的基本概念。针对供应链绩效的五维平衡计分卡模型，利用BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BP网络）来对供应链综合绩效评价结果进行学习和预测，文中我们详细讨论了供应链绩效评价中BP网络的学习过程和存在的问题，并给出了仿真结果。计算实例表明本文提出的动态供应链绩效评价模型是合理、有效的，能够为供应链的合理分析和决策制定提供依据。

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