【摘 要】
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石油行业是数据密集型计算应用较为集中的行业,以数据密集型计算为代表的云计算技术不仅能够提高石油企业的数据存储和数据挖掘能力,还可以为石油企业各个分公司、各部门之间的合作交流、数据共享、资源配置等活动提供有力保障。因此,对于石油行业来说,借助于云计算技术产品与服务来开展企业生产和管理业务已经是大势所趋。云服务战略与石油行业智慧化建设密切相关,如何评价并选择出综合实力较强的云服务提供商,并与之建立长期
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石油行业是数据密集型计算应用较为集中的行业,以数据密集型计算为代表的云计算技术不仅能够提高石油企业的数据存储和数据挖掘能力,还可以为石油企业各个分公司、各部门之间的合作交流、数据共享、资源配置等活动提供有力保障。因此,对于石油行业来说,借助于云计算技术产品与服务来开展企业生产和管理业务已经是大势所趋。云服务战略与石油行业智慧化建设密切相关,如何评价并选择出综合实力较强的云服务提供商,并与之建立长期的合作伙伴关系,是决定石油企业未来智慧化建设成败的一项关键因素。本文主要针对石油企业的云服务提供商评价及选择问题展开分析和研究工作,首先对与云服务提供商评价及选择相关的国内外研究成果进行了梳理,并简要阐述本文研究工作所涉及到的基本概念、理论与研究方法。其次,在对石油企业的核心业务、云服务需求等进行深入分析后,结合现有研究成果中涉及到的评价指标以及专家访谈意见,构建了由7个一级指标和25个二级指标所构成的石油企业云服务提供商评价指标体系,进而通过问卷调查的方式来获取对这些评价指标重要程度的评分数据,并借助于描述性统计、信效度检验、相关性分析来验证评价指标选择的合理性。然后,以传统BP神经网络作为基础评价模型,引入粒子群算法和灰狼优化算法对其进行优化和改进,提出了面向石油企业云服务提供商选择的PSO-GWO-BPNN评价模型。最后,以CQ石油公司为例,对其进行调研并收集相关数据,进而完成了实证分析。研究结果表明,本文所构建并提出的基于PSO-GWO-BPNN的云服务提供商评价模型在鲁棒性、泛化能力和收敛速度方面具有一定的优势。另外,根据候选云服务提供商的评价结果,本文结合石油企业不同类型的业务需求对云服务提供商的选择策略进行了分析和讨论。本文所研究的云服务提供商评价及选择问题主要聚焦于石油企业的云战略需求,研究成果不仅有助于推进石油企业在云服务提供商评价与选择研究方面的实践进程,而且对于其他行业和领域的供应商评价与选择研究工作也具有一定理论意义和参考价值。
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