基于支持向量机的供应链风险评估讨论基于支持向量机的供应链风险评估讨论 摘要：供应链风险评估是供应链风险管理讨论中的重要内容。笔者在文献讨论及调研的基础上，通过调查问卷构建了一套供应链风险评估体系，将基于支持向量机的机器学习算法运用到供应链风险评估中，得到了供应链风险评估模型并进行了实证讨论。讨论结果表明：基于支持向量机的供应链风险评估模型可以完成对实际风险的评估，且具有较高的训练效率与精度，从而说明模型的有效性。 关键词：供应链风险；风险评估；支持向量机 基金项目：国家自然科学基金项目 （71172194；71031004；71221001；70731003；70731160635）。 作者简介：舒彤（1970-），男，江西波阳人，湖南大学工商管理学院副教授，博士生导师，主要从事供应链管理讨论；葛佳丽（1990-），女，河南禹州人，湖南大学工商管理学院硕士讨论生，主要从事供应链管理讨论；陈收（1956-），男，广东龙川人，湖南大学副校长，教授，博士生导师，主要从事投资决策与风险管理、绩效评价、战略管理讨论。 中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-1096（2025）01-0130-06 收稿日期：2025-08-25 引言 在精益生产、准时制生产等先进理论的指导和实践下，企业间的联系愈加紧密，市场竞争已不再是企业间的竞争，而是供应链间的竞争。近年来，随着各种供应链风险的频繁发生，企业受到了极大损害，越来越多的人认识到供应链风险管理的重要性，供应链风险管理已成为供应链管理领域的讨论热点。 供应链风险识别与评估是供应链风险管理的基础。通过识别供应链风险因素，对其潜在风险进行预警和控制，探究供应链风险管理的优化方法，可在实践中建立安全可靠且具有弹性的供应链，使供应链上的企业在获得较大收益的同时又能够应对风险，提升企业竞争力。因此，需要分析企业的供应链管理状况，通过风险识别发现供应链中的薄弱环节及其可能造成的后果，利用科学的方法对其现状进行评估，确定供应链风险等级。 支持向量机（Support Vector Machine， SVM）是 Cortes 等人于 1995 年提出的一种机器学习方法，建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上，在模型复杂性和学习能力之间进行了折衷，具有较强的泛化能力和精确性。在小样本、非线性及高维模式识别等方面有较大优势，克服了神经网络过于学习、欠学习、局部微小等问题，已成为继神经网络讨论之后机器学习理论领域新的热点。因此，将支持向量机...
