【摘要】：快遞網(wǎng)點(diǎn)在一個(gè)區(qū)域的重復(fù)選址或網(wǎng)點(diǎn)分布密集會(huì)導(dǎo)致分流、資源浪費(fèi)現(xiàn)象,網(wǎng)點(diǎn)分布過(guò)稀疏又會(huì)導(dǎo)致對(duì)客戶需求覆蓋不夠。合理的快遞網(wǎng)點(diǎn)布局分析需要應(yīng)用科學(xué)、綜合的研究方法,對(duì)該網(wǎng)點(diǎn)所在區(qū)域的地理、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等因素進(jìn)行全面研究。近些年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和智慧城市研究的不斷深入,我們可以利用的數(shù)據(jù)不斷增多,利用這些大數(shù)據(jù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行服務(wù)設(shè)施布局研究,有助于實(shí)現(xiàn)了城市規(guī)劃的智能化發(fā)展,然而機(jī)器學(xué)習(xí)在快遞網(wǎng)點(diǎn)選址和布局方面的應(yīng)用仍然存在較大的空白。本研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù),以北京市五環(huán)內(nèi)為研究對(duì)象,擬在確定北京市快遞網(wǎng)點(diǎn)與其他服務(wù)設(shè)施之間布局的量化關(guān)系模型。首先,利用爬蟲(chóng)技術(shù)收集影響網(wǎng)點(diǎn)布局的北京市人口、商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、交通站點(diǎn)的GIS位置,然后利用GIS的網(wǎng)格化手段將北京市五環(huán)內(nèi)區(qū)域劃分成大小合適的網(wǎng)格,統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格內(nèi)的各類(lèi)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量得到的樣本數(shù)據(jù)。其次,利用多元線性回歸模型確定物流網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量與各因素之間的定量關(guān)系,隨后又利用機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、GBDT算法,對(duì)樣本樣本數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí),從而建立了一系列快遞網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。最后通過(guò)對(duì)單一模型進(jìn)行強(qiáng)化,得到最優(yōu)的集成學(xué)習(xí)模型。本研究得到的模型和數(shù)據(jù)不僅為北京市五環(huán)內(nèi)快遞網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)的合理規(guī)劃提供決策依據(jù),而且利用機(jī)器學(xué)習(xí)建立網(wǎng)點(diǎn)布局模型的思路為分析其他城市快遞網(wǎng)點(diǎn)或物流服務(wù)設(shè)施布局提供方法借鑒。本篇論文含圖47幅,表13個(gè),參考文獻(xiàn)77篇。
【內(nèi)部圖文】：

如圖１－１所示是目前北京市快遞網(wǎng)點(diǎn)（左）和住宅區(qū)（右）的分布熱力圖，可以看出二者的地理特征具有一定的相似性，其覆蓋范圍相似，無(wú)論是住宅區(qū)數(shù)據(jù)還快遞網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)均集中于五環(huán)內(nèi)，且沿環(huán)線分布，二環(huán)和三環(huán)附近分布最密集。ＩＩ，：：％二二；￣ｖ＇－蠱ｙ圖Ｍ北京市....


本文編號(hào)：2618966