《表1 训练结果：基于BP神经网络的跨境电商消费者信任度评价研究》

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《基于BP神经网络的跨境电商消费者信任度评价研究》

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本研究邀请九位专家对选取的跨境电子商务网站消费者信任度进行评分，平均分为最终得分，为期望输出值。仿真输出值通过本研究建立的BP神经网络评价模型的学习和训练得出（见表1）。从表1来看，期望输出值的仿真输出值相差很小，其中最小的相对误差只有1.04%，其他样本期望输出值的仿真输出值相对误差也基本是在4%以下。因此，可以看出仿真输出值和实际观测值是较一致的。利用已建立的BP神经网络对2组测试样本数据样本进行评价，网络经过1000次迭代后达到训练最佳目标，均方误差为0.067855。通过Postreg函数对结果做进一步的分析得出，最优回归直线和理想回归直线几乎重合，说明经过训练的跨境电商消费者信任度评价模型具有比较好的性能。而且，测试样本的仿真评价值和期望输出值的相对误差分别为2.13%和2.30%。可以进一步看出，模型的仿真能力较强，再次证明了BP神经网络用于跨境电子商务消费者信任度评价的有效性。