發(fā)布時(shí)間：2018-09-05 09:24

【摘要】：為了避免傳統(tǒng)算法的弊端,提出一種考慮風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因素的物流配送定價(jià)模型。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對物流配送過程中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評估,從而為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先建立物流配送定價(jià)模型,引入一種分散差別定價(jià)算法,然后在考慮估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)物流配送距離和物流配送難度確定物流配送價(jià)格,完成物流配送過程中的定價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用該模型進(jìn)行物流配送定價(jià),能夠避免配送過程中的風(fēng)險(xiǎn),提高物流運(yùn)輸?shù)暮侠硇?取得了令人滿意的結(jié)果,從而滿足物流產(chǎn)業(yè)的實(shí)際需求。
[Abstract]:In order to avoid the disadvantages of traditional algorithm, a logistics distribution pricing model considering risk aversion is proposed. BP neural network method is used to evaluate the risk factors in the process of logistics distribution, so as to provide an accurate data base for risk aversion. Firstly, a model of logistics distribution pricing is established, a decentralized differential pricing algorithm is introduced, and then based on the risk estimation, the price of logistics distribution is determined according to the distance of logistics distribution and the difficulty of logistics distribution, and the pricing in the process of logistics distribution is completed. The experimental results show that the model can avoid the risk in the distribution process, improve the rationality of logistics transportation, and achieve satisfactory results, thus meeting the actual needs of the logistics industry.
【作者單位】： 河北金融學(xué)院;
【基金】：河北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(HB12YJ013)
【分類號】：F253.7;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2223861