基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站评价研究

为避免传统BP神经网络进行电子商务网站评价存在泛化能力弱、局部最优问题和对评价样本量需求量大的缺点,利用果蝇优化算法的全局寻优能力,提出运用FOA优化BP神经网络的权值和阈值进行电子商务网站评价。结合电子商务网站的特性和各种指标属性,将电子商务评价的20个二级指标作为BP神经网络的输入,在专家评分法的基础上,将专家评分值作为BP神经网络的输出,构建出基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站竞争力指数评价的数学模型。选择淘宝网、京东商城、苏宁易购、唯品会等100个电子商务网站在2015年3月~2005年6月的电子商务网站流通数据为研究对象。实验结果表明,在评价效果和评价误差上,FOA-BP算法评价效果明显优于BP神经网络算法,具有评价精度高和误差低的优点,从而验证了FOA-BP进行电子商务网站竞争力指数评价的有效性和可靠性。

Evaluation Research on E-commerce Website Based on FOA-BP Neural Network