發(fā)布時間：2020-10-18 18:02

　　 隨著信息技術的快速發(fā)展,我國新零售市場日益繁榮,對現(xiàn)代物流的要求也越來越高。新零售與現(xiàn)代物流之間的關系密切,兩者互為影響、同生共榮。但是,當前現(xiàn)代物流與新零售之間存在著難以逾越的問題,現(xiàn)代物流相較于新零售發(fā)展緩慢,從而制約著新零售的發(fā)展,二者之間協(xié)同作用較弱,當新零售產值在短期內大量增加時,這種現(xiàn)象尤為突出。因此,現(xiàn)代物流與新零售深度整合既是提升新零售產業(yè)競爭力的必然要求,也是促進現(xiàn)代物流發(fā)展的重要突破口。首先,本文通過文獻研究等方法構建了現(xiàn)代物流與新零售協(xié)同度的評價指標體系,收集了 2010-2016年我國現(xiàn)代物流與新零售的相關數(shù)據(jù),運用灰色關聯(lián)理論和協(xié)同度模型對兩者協(xié)同度從定量的角度進行了評價,結果表明兩者協(xié)同度與現(xiàn)代物流有序度、新零售有序度均呈正相關關系,且受到兩者共同作用影響;其次,將改進前后的BP神經網絡對現(xiàn)代物流和新零售系統(tǒng)協(xié)同度進行了誤差分析,結果表明,基于主成分分析的BP神經網絡在預測復合系統(tǒng)協(xié)同程度方面具有較低的誤差,誤差結果控制在5%以內,基本滿足要求;再次,在改進后的BP神經網絡基礎上,預測未來幾年現(xiàn)代物流與新零售系統(tǒng)的協(xié)同度;最后,研究現(xiàn)代物流與新零售系統(tǒng)序參量的平均年增長率變化對復合系統(tǒng)協(xié)同作用的影響,結果表明信息技術服務收入、交運存儲業(yè)從業(yè)人員、大數(shù)據(jù)市場規(guī)模、智能快遞柜市場規(guī)模、智能快遞柜投放組數(shù)等指標對復合系統(tǒng)協(xié)同度的提升存在較大影響。為了實現(xiàn)現(xiàn)代物流與新零售的深度融合,在此基礎上,本文從信息化建設、基礎設施建設、人才培養(yǎng)、政策法規(guī)等各方面提出了我國現(xiàn)代物流與新零售的協(xié)同發(fā)展的建議,具有實際借鑒價值。
【學位單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F724.2;F259.2
【部分圖文】：

并通過建立系統(tǒng)協(xié)同評價模型分析現(xiàn)代物流與新零售系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展??狀況，并利用Ｍａｔｌａｂ對我國現(xiàn)代物流系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展進行實證分析；最后，利用??優(yōu)化后的ＢＰ神經網絡對未來幾年的協(xié)同度進行預測。研宄框架如圖１－２所示。??＼究現(xiàn)狀進彳：ｒ？綜述Ｉ修正研宂＿義丨工」??????；Ａ立新芩佾背頂下現(xiàn)代物流系｜問卷調含法、??！?Ｖ?協(xié)調評價指標休系?ｙＨ＂＂＂文獻研宂法等??」：??！?：?士?￣￣￣＿?：?＾??邢論研宄一?（＾丨１１影響協(xié)調發(fā)灰色關聯(lián)法??，?Ｔ?、＼?ｒ??！?＜?構迚協(xié)同度Ｉｆ價模型?￣｜?協(xié)冋學＾??Ｉ?１??：￥我Ｎ新冷料竹嵌下現(xiàn)代物流＆?！????！?統(tǒng)協(xié)調發(fā)展狀況進行實證分折，Ｈ—?Ｍａｔ?１?ａｂ????：＾?找川關鍵丨人Ｉ素?）；????實證分析??ｉ?Ａ、Ｊ■我國新；售勾現(xiàn)代物流未來??Ｉ?Ｉ?調發(fā)展狀況進行預測?—丨附屮－工丨此??Ｉ?１??（?結ｉ侖，Ｖ展望?）??圖１－２論文技術路線圖??１．３國內外研究現(xiàn)狀??“新零售”的發(fā)展是改造和升級傳統(tǒng)的在線零笆和線下零售模式

根據(jù)求得現(xiàn)代物流與新零售的有序度，其次，根據(jù)公式??（３－５）求得二者協(xié)同度的大小，可以看出我國現(xiàn)代物流與新零售二者的有序度??與協(xié)同度總體上均呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢。如表３－４及圖３－１所示。??表３＊４?２０１０－２０１６年新零售與現(xiàn)代物流系統(tǒng)有序度及協(xié)同度??＾?現(xiàn)麗■『新零辦度—現(xiàn)代物流與新???有序度?零售協(xié)同度??２０１０?０．１５?０．０８?——??２０１１?０．１８?０．１１?０．１９??２０１２?０．２５?０．１８?０．１９??２０１３?０．３２?０．２７?０．２０??２０１４?０．４３?０．３７?０．２３??２０１５?０．５１?０．５２?０．２８??２０１６?０．６３?０．６６?０．３３??平均值?０．３５?０．３１?０．２４??年均增幅?２８．４７％?４３．１０％?１１．５９％??２４??

據(jù)具體需要在取值范圍內靈活選擇。從理論上講，隱含層節(jié)點數(shù)的選擇沒有明確??規(guī)定，在具體計算設計時，通過比較不同節(jié)點數(shù)的訓練結果，取優(yōu)后適當?shù)丶由??一點余量是比較常用的方法。本文選擇５個隱含層節(jié)點數(shù)，訓練結果如圖４－３所??不。??Ｐｒｏｇｒｅｓｓ??Ｅｐｏｃｈ：?０??２?ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ??５０００??Ｔｉｍｅ：?［?Ｑ：ＱＱ：００??Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：?０．８８５?１．３５ｅ－１３?１．００ｅ－１０??Ｇｒａｄｉｅｎｔ：?４．７３?■Ｌ８２ｅ：０６；?；＼：；：；：；；?Ｘ．＃惟枺＂０７??Ｍｕ：?０．００１００?１；?ｌ．ＱＱｅ－０５?ｊ?１．００ｅ＋１０??Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ?Ｃｈｅｃｋｓ：?０??０??６??圖４－３?５個節(jié)點的神經網絡訓練過程??從圖４－３可以看出，經過多次訓練后，己達到所需的目標誤差，表明用于訓??練的訓練函數(shù)具有更快的收斂速度。在ＢＰ神經網絡訓練之后，獲得０．５３０１的輸??出誤差結果。??在分析了?ＢＰ祌經網絡的結構和樣本訓練后，ＢＰ祌經網絡充分吸收了訓練??３１??
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本文編號：2846622