本文選題：物流配送　切入點：路徑規(guī)劃　出處：《計算機仿真》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：城市物流配送交通路徑規(guī)劃旨在選取最佳的配送路徑,從而降低配送時間和成本。確立道路權(quán)重函數(shù)模型,在城市物流配送路徑選擇方面具有重要作用。由于配送路段車流量的不確定性,使得配送路線特征不固定。傳統(tǒng)的建模方法,在小樣本情況下難以對車流量和道路權(quán)重做出準(zhǔn)確預(yù)測,導(dǎo)致建模誤差較大。針對上述問題,提出了改進的GM(1,1)模型,通過將GM(1,1)模型與支持向量機相結(jié)合,對車流量進行預(yù)測,建立反映交通流量和行駛時間的道路權(quán)重函數(shù)模型,將車流量的預(yù)測值代入道路權(quán)重函數(shù)模型中,從而確定道路權(quán)重。實驗結(jié)果說明,改進算法能夠取得較為準(zhǔn)確且健壯的預(yù)測結(jié)果,對道路權(quán)重進行有效建模。
[Abstract]:The purpose of urban logistics distribution route planning is to select the best distribution path, so as to reduce the distribution time and cost, and establish the road weight function model. It plays an important role in the choice of urban logistics distribution route. Due to the uncertainty of the vehicle flow in the distribution section, the characteristics of the distribution route are not fixed. In the case of small sample, it is difficult to make accurate prediction of vehicle flow and road weight, which leads to a large modeling error. In view of the above problems, an improved GM1 / 1) model is proposed, and the traffic flow is forecasted by combining the GM1 / 1) model with the support vector machine (SVM). The road weight function model reflecting the traffic flow and driving time is established, and the forecast value of the vehicle flow is substituted into the road weight function model to determine the road weight. The improved algorithm can obtain more accurate and robust prediction results and effectively model the road weight.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：基于北京市國際商貿(mào)中心需求的城市共同配送體系建設(shè)對策及建議(PXM2016_014213_000033) 國家自然科學(xué)基金(61402022)
【分類號】：F252;TP18;U116.2

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本文編號：1645657