【摘要】：我國的汽車產(chǎn)業(yè)得到了日新月異的發(fā)展,國內(nèi)人民對汽車的需求已經(jīng)使得許多汽車銷售的4S店無法滿足,汽車產(chǎn)業(yè)的重心正逐漸由前市場向后市場轉(zhuǎn)移,汽車售后服務(wù)逐漸成為汽車銷售4S店所關(guān)心的核心問題。因此,分析汽車客戶需求,并提供相對應(yīng)的汽車售后主動服務(wù)是至關(guān)重要的,也是解決汽車客戶需求個性化與售后服務(wù)同質(zhì)化矛盾的唯一途徑。 本文基于課題組前期的研究成果,在客戶劃分、客戶分類、客戶聚類、客戶共性特征提取、客戶個性特征分析等一系列的研究成果之上,總結(jié)不同汽車客戶群的標(biāo)準(zhǔn)客戶。在已經(jīng)充分了解汽車售后服務(wù)種類的前提下,對汽車標(biāo)準(zhǔn)客戶所需的汽車售后服務(wù)進(jìn)行預(yù)測,以達(dá)到汽車業(yè)售后主動服務(wù)的目的。基于此,本文擬利用改進(jìn)的粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對汽車標(biāo)準(zhǔn)客戶所需的汽車售后服務(wù)進(jìn)行預(yù)測,從而達(dá)到為客戶進(jìn)行主動服務(wù)的目的。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性和學(xué)習(xí)能力,同時能夠模仿人的思維方式,但是經(jīng)常出現(xiàn)易震蕩、收斂速度較慢、局部優(yōu)化等缺點,缺乏精確數(shù)據(jù)篩選處理能力；粒子群算法可以依賴較少的經(jīng)驗參數(shù)達(dá)到快速收斂的能力,但同時也容易陷入局部優(yōu)化。基于以上原因,本文利用改進(jìn)的粒子群算法,通過對傳統(tǒng)化算法的自適應(yīng)調(diào)整,不但提高了收斂速度,還保證的種群的多樣性,同時利用改進(jìn)的粒子群算法對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點、隱含層節(jié)點、輸入權(quán)值、輸出權(quán)值、閾值等參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,通過改進(jìn)的粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,更加的穩(wěn)定,能較快的達(dá)到全局收斂,并且具有較強(qiáng)的記憶能力、學(xué)習(xí)能力和推廣能力。 最后,本文通過實證研究SH4S店的售后服務(wù)預(yù)測,通過課題組前期的問卷調(diào)查及回收的數(shù)據(jù),確定SH4S店的汽車標(biāo)準(zhǔn)客戶,并利用改進(jìn)的粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對SH4S店的汽車標(biāo)準(zhǔn)客戶進(jìn)行服務(wù)預(yù)測。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP183;F426.471

【參考文獻(xiàn)】

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1 戴朝華;朱云芳;陳維榮;林建輝;;云遺傳算法及其應(yīng)用[J];電子學(xué)報;2007年07期

2 韋杏瓊;周永權(quán);黃華娟;羅德相;;云自適應(yīng)粒子群算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年01期

3 吳秋波;王允誠;趙秋亮;吳昌榮;;混沌慣性權(quán)值調(diào)整策略的粒子群優(yōu)化算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年07期

4 王爽;朱棟華;王家凱;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與應(yīng)用[J];江蘇環(huán)境科技;2007年S2期

5 顧春琴;陶乾;吳家培;常會友;姚卿達(dá);衣楊;;基于混合自適應(yīng)遺傳算法的工作流挖掘優(yōu)化[J];計算機(jī)科學(xué);2010年03期

6 徐小平;錢富才;王峰;劉紅艷;;基于改進(jìn)粒子群算法的Hammerstein模型辨識[J];計算機(jī)工程;2008年14期

7 常先英;李榮鈞;;粒子群優(yōu)化算法中加速系數(shù)的實驗分析[J];計算機(jī)工程;2010年04期

8 易文周;張超英;王強(qiáng);許亞梅;周金玲;;基于改進(jìn)PSO和DE的混合算法[J];計算機(jī)工程;2010年10期

9 張光衛(wèi);何銳;劉禹;李德毅;陳桂生;;基于云模型的進(jìn)化算法[J];計算機(jī)學(xué)報;2008年07期

10 李炳宇,蕭蘊詩,吳啟迪;一種基于粒子群算法求解約束優(yōu)化問題的混合算法[J];控制與決策;2004年07期

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1 張麗平;粒子群優(yōu)化算法的理論及實踐[D];浙江大學(xué);2005年

2 雷開友;粒子群算法及其應(yīng)用研究[D];西南大學(xué);2006年

3 李寧;粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2006年

4 高芳;智能粒子群優(yōu)化算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

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1 李旭軍;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量控制研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

2 杜玉平;關(guān)于粒子群算法改進(jìn)的研究[D];西北大學(xué);2008年

3 戴利雄;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷技術(shù)研究[D];大連海事大學(xué);2009年

4 李秋;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其在模式識別中的應(yīng)用[D];天津科技大學(xué);2009年

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本文編號：2551889