随着经济全球化的发展和市场竞争的日益加剧,供应链的竞争逐渐成为了市场竞争的主流。供应链作为一种新型的商业组织和经营方式,越来越受到产业界和学术界的关注,对供应链绩效评价的研究也越来越受到重视,并在实践中取得了许多有价值的结论。但是目前对供应链绩效评价的研究在研究内容的界定、指标量化、整体绩效与局部绩效的关系等方面还存在不足之处,基于上述背景,本文在借鉴国内外相关研究理论与方法的基础上,对供应链绩效评价的内容、指标体系的构建以及评价方法的选择等问题进行研究,为企业降低供应链成本,提高管理水平提供参考意见。本文首先对相关文献进行了归纳与总结,阐述了对供应链、供应链管理、供应链绩效及其评价的理解。通过对BSC模型和SCOR模型特点的分析,提出将BSC与SCOR模型相结合构建BSC—SCOR供应链绩效评价模型。在完成评价模型建立的基础上,根据供应链绩效评价指标体系的设计原则,构建了基于BSC-SCOR模型的供应链绩效评价指标体系,并对评价指标进行了筛选。选定评价指标后,文章针对供应链绩效指标的复杂性和非线性等特点,对BP神经网络、T-S模糊神经网络和遗传算法做出了比较充分的研究,提出了以BP神经网络为主的评价方法,并利用模糊神经网络对BP神经网络输出结果进行佐证,在确定输出结果的正确性后,通过遗传算法对神经网络进行优化,最后将仿真结果进行误差计算与对比分析,得出用遗传神经网络的评价结果拟合度较高,误差较小,能够提高供应链绩效评价的准确性。