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Multiple Channel Integration Quality Assessment Method Using NARX
Complexity ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-11-21 , DOI: 10.1155/2020/6650343
Xiaolei Wang 1 , Yingzhao He 2
Affiliation  

To improve the accuracy of the multiple channel integration quality (MCIQ) evaluation, this paper proposes a comprehensive evaluation method using the nonlinear autoregressive exogenous model (NARX) and constructs an index system. First, the entropy method is used to determine the objective weight of each indicator. The indicators used in this paper are process consistency, information consistency, emotional value, procedural value, service structure transparency, online result value, business relevance, and online purchase intention. Second, an improved gray relational analysis (GRA) algorithm is used to obtain the comprehensive gray relational degree between the above eight indicators’ standard samples and the tested samples. Then, this study uses the dataset preprocessed with the GRA algorithm for training the NARX model. Then, this study uses the trained model to evaluate the quality of multiple channel integration comprehensively. Next, this study uses standardized methods to quantify the evaluation results to provide new ideas and theoretical guidance for teaching traditional retailers to use the advantages of multiple channels to expand their online business. This paper uses 50,000 consecutive samples of a product for 3 months as a dataset in the experimental part. Through the GRA method and the NARX model, the comprehensive gray relational degree between the test sample and the ideal sample is obtained, and the results are quantified. Experiments show that, compared with the GRA method, this paper’s method has a higher degree of fit between the output value and the target value.

中文翻译:

基于NARX的多通道集成质量评估方法

为了提高多通道集成质量(MCIQ)评估的准确性,本文提出了一种使用非线性自回归外生模型(NARX)的综合评估方法,并构建了指标体系。首先,熵方法用于确定每个指标的客观权重。本文使用的指标是流程一致性,信息一致性,情感价值,程序价值,服务结构透明度,在线结果价值,业务相关性和在线购买意愿。其次,采用改进的灰色关联度分析(GRA)算法获得上述八个指标的标准样品与被测样品之间的综合灰色关联度。然后,本研究使用通过GRA算法预处理的数据集来训练NARX模型。然后,本研究使用训练有素的模型来全面评估多渠道集成的质量。接下来,本研究使用标准化方法对评估结果进行量化,从而为传统零售商提供教学方法和理论指导,以帮助他们利用多种渠道的优势来扩展其在线业务。本文使用产品的50,000个连续3个月的样本作为实验部分的数据集。通过GRA方法和NARX模型,获得了测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行了量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。接下来,本研究使用标准化方法对评估结果进行量化,从而为传统零售商提供教学方法和理论指导,以帮助他们利用多种渠道的优势来扩展其在线业务。本文使用产品的50,000个连续3个月的样本作为实验部分的数据集。通过GRA方法和NARX模型,获得了测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行了量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。接下来,本研究使用标准化方法对评估结果进行量化,从而为传统零售商提供教学方法和理论指导,以帮助他们利用多种渠道的优势来扩展其在线业务。本文使用产品的50,000个连续3个月的样本作为实验部分的数据集。通过GRA方法和NARX模型,获得了测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行了量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。这项研究使用标准化的方法来量化评估结果,从而为传统零售商提供教学和利用多种渠道的优势来扩展其在线业务的新思路和理论指导。本文使用产品的50,000个连续3个月的样本作为实验部分的数据集。通过GRA方法和NARX模型,获得了测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行了量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。这项研究使用标准化的方法来量化评估结果,从而为传统零售商提供教学和利用多种渠道的优势来扩展其在线业务的新思路和理论指导。本文使用产品的50,000个连续3个月的样本作为实验部分的数据集。通过GRA方法和NARX模型,获得了测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行了量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。得到测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。得到测试样品与理想样品之间的综合灰色关联度,并对结果进行量化。实验表明,与GRA方法相比,本文方法在输出值和目标值之间具有较高的拟合度。
更新日期:2020-11-22
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