基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分層選址研究
【學(xué)位單位】:蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F259.2;N941.5
【部分圖文】:
大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分 言究背景著全球經(jīng)濟(jì)和世界一體化的不斷發(fā)展,以及電子商務(wù)領(lǐng)域不斷的發(fā)展越來越受到各界的重視,尤其在中國,不斷出臺的國家物流政業(yè)快速發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的體現(xiàn)在:2017 年的快遞業(yè)務(wù)量這使得中國的物流產(chǎn)業(yè)連續(xù)四年位于世界第一。下圖 1.1 表示 2社會物流總額及增長情況。
0.1119 0.1321 14 4013 0.127515 2948 0.070216 12430 0.183017 6546 0.0767公式(3.10)計(jì)算得到平均相對誤差 MRE 0.1119;公式(3.15驗(yàn)差比值 C 0.1321;公式(3.16)計(jì)算得到小誤差概率 p 1。結(jié)合.2 可以知道,單純灰色模型 GM(1,1)對編號為 0 街道的年快遞能算為勉強(qiáng)。用灰色模型 GM(1,1)對編號為 0 街道的年快遞量預(yù)測效果如圖 軸表示年份,y 軸表示快遞量(單位:件)。
經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分層選.2 最優(yōu)子集法預(yù)測最優(yōu)子集法是要截取連續(xù)的數(shù)據(jù)段作為輸入的數(shù)據(jù),所以在實(shí)驗(yàn)中,(4,5,6,7,8,9,10),帶入之前的灰色模型 GM(1,1)中進(jìn)行預(yù)測,并用公式(每次的平均相對誤差MRE。最終選取MRE值最小時的輸入個數(shù)作為實(shí)結(jié)果。l輸入個數(shù)值與MRE值如下表 3.3 所示,趨勢變化如下圖 3.2 所表 3.3 輸入個數(shù)值與MAPE 值輸入個數(shù) 4 5 6 7 8 9 10MRE 值 0.0412 0.0335 0.0353 0.0513 0.0584 0.0814 0.1035
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