本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口客戶價值分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展,港口之間的競爭變得日趨激烈,港口企業(yè)要想生存和發(fā)展,就必須樹立“以客戶為中心”經(jīng)營管理理念。然而,“以客戶為中心”并不是以所有客戶為中心,而是要以能給企業(yè)帶來最大價值的客戶為中心。因此,對客戶進(jìn)行價值分析,根據(jù)客戶價值的不同對其進(jìn)行分類管理,對于提高企業(yè)盈利能力和核心競爭力尤為重要。由于客戶分類指標(biāo)之間存在非線性關(guān)系,而徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性問題上表現(xiàn)出良好的性能。因此,本文采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對客戶進(jìn)行分類。本文提出的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口客戶價值分類研究,是以港口客戶作為研究對象。本文主要做了以下研究：第一,在客戶價值相關(guān)理論的指導(dǎo)下,本文通過分析港口業(yè)務(wù)流程,構(gòu)建了港口客戶價值評價指標(biāo)體系；第二,通過分析不同客戶分類方法的優(yōu)缺點,同時考慮到客戶指標(biāo)間存在非線性關(guān)系,本文選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為港口客戶分類方法;第三,本文從港口生產(chǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取客戶指標(biāo)數(shù)據(jù),將其作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù),同時,用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重,將其綜合得分作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的期望輸出：第四,通過優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對并模型進(jìn)行仿真和有效性驗證；最后,將其他未分類客戶指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入到所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型中,分析其誤差,進(jìn)一步驗證本文所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,同時,分析客戶分類結(jié)果及客戶指標(biāo)數(shù)據(jù),總結(jié)港口客戶特征及存在問題的原因并提出改進(jìn)措施及建議。
【關(guān)鍵詞】：港口 客戶價值 客戶分類 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;F552
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目標(biāo)和意義11
• 1.3 論文研究內(nèi)容、方法和創(chuàng)新點11-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容11-12
• 1.3.2 研究方法12
• 1.3.3 論文創(chuàng)新點12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)13-16
• 2 文獻(xiàn)綜述16-28
• 2.1 客戶價值16-20
• 2.1.1 客戶價值的相關(guān)概念16-17
• 2.1.2 客戶價值評價體系研究現(xiàn)狀17-18
• 2.1.3 基于客戶價值的客戶分類研究現(xiàn)狀18-20
• 2.2 客戶分類20-23
• 2.2.1 客戶分類的相關(guān)概念20-21
• 2.2.2 客戶分類指標(biāo)21
• 2.2.3 客戶分類方法21-23
• 2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-27
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介23-24
• 2.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論24-25
• 2.3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及優(yōu)化25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 基于港口客戶價值的客戶分類指標(biāo)構(gòu)建28-38
• 3.1 客戶分類指標(biāo)的選取原則28
• 3.2 港口業(yè)務(wù)流程分析28-31
• 3.3 港口客戶價值評價指標(biāo)體系31-33
• 3.3.1 當(dāng)前客戶價值指標(biāo)選取分析32
• 3.3.2 潛在客戶價值指標(biāo)選取分析32-33
• 3.4 港口客戶價值評價指標(biāo)分析33-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口客戶價值分類模型的構(gòu)建38-54
• 4.1 數(shù)據(jù)采集和處理38-43
• 4.1.1 數(shù)據(jù)采集38-41
• 4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-42
• 4.1.3 樣本的確定42-43
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建43-45
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計43
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的確定43-45
• 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)45-52
• 4.3.1 RBF算法程序分析45-46
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練46-50
• 4.3.3 有效性驗證50-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 5 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口客戶分類評價54-62
• 5.1 港口客戶分類評價54-56
• 5.2 港口客戶價值分析56-59
• 5.2.1 客戶類別分析56-57
• 5.2.2 客戶價值指標(biāo)分析57-59
• 5.3 改進(jìn)措施以及建議59-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 6 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 附錄A66-70
• 附錄B70-72
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果72-76
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集76

【相似文獻(xiàn)】

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