本文關鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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,對客戶進行價值分析,根據(jù)客戶價值的不同對其進行分類管理,對于提高企業(yè)盈利能力和核心競爭力尤為重要。由于客戶分類指標之間存在非線性關系,而徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡對客戶進行分類。本文提出的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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,在客戶價值相關理論的指導下,本文通過分析港口業(yè)務流程,構建了港口客戶價值評價指標體系；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間存在非線性關系,本文選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡作為港口客戶分類方法;第三,本文從港口生產(chǎn)業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取客戶指標數(shù)據(jù),將其作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入數(shù)據(jù),同時,用熵值法確定指標權重,將其綜合得分作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的期望輸出：第四,通過優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法,構建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并對并模型進行仿真和有效性驗證；最后,將其他未分類客戶指標數(shù)據(jù)輸入到所構建的網(wǎng)絡模型中,分析其誤差,進一步驗證本文所構建的網(wǎng)絡模型的有效性,同時,分析客戶分類結果及客戶指標數(shù)據(jù),總結港口客戶特征及存在問題的原因并提出改進措施及建議。
【關鍵詞】：港口 客戶價值 客戶分類 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 論文結構13-16
• 2 文獻綜述16-28
• 2.1 客戶價值16-20
• 2.1.1 客戶價值的相關概念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 客戶分類的相關概念20-21
• 2.2.2 客戶分類指標21
• 2.2.3 客戶分類方法21-23
• 2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡23-27
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介23-24
• 2.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的相關理論24-25
• 2.3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法及優(yōu)化25-27
• 2.4 本章小結27-28
• 3 基于港口客戶價值的客戶分類指標構建28-38
• 3.1 客戶分類指標的選取原則28
• 3.2 港口業(yè)務流程分析28-31
• 3.3 港口客戶價值評價指標體系31-33
• 3.3.1 當前客戶價值指標選取分析32
• 3.3.2 潛在客戶價值指標選取分析32-33
• 3.4 港口客戶價值評價指標分析33-37
• 3.5 本章小結37-38
• 4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的港口客戶價值分類模型的構建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)預處理41-42
• 4.1.3 樣本的確定42-43
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的構建43-45
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計43
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法的確定43-45
• 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)45-52
• 4.3.1 RBF算法程序分析45-46
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練46-50
• 4.3.3 有效性驗證50-52
• 4.4 本章小結52-54
• 5 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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 客戶價值指標分析57-59
• 5.3 改進措施以及建議59-61
• 5.4 本章小結61-62
• 6 總結與展望62-64
• 6.1 總結62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 參考文獻64-66
• 附錄A66-70
• 附錄B70-72
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果72-76
• 學位論文數(shù)據(jù)集76

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