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數據驅動的物流儲配策略優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2019-09-09 11:26
【摘要】:隨著現代科技的飛速發(fā)展,互聯網與電子商務成為經濟增長的重要支柱,作為線上線下商務連接的支撐產業(yè),物流服務行業(yè)也加快了發(fā)展的腳步。數據成為各方發(fā)展與競爭的新興資本,通過對數據的深入分析挖掘其豐富的價值內涵是提升企業(yè)運營效率與降低成本的關鍵,煙草行業(yè)也將數據的最大化利用視為新的增長點。本文結合數據挖掘方法與可視化展示技術對D市2014年至2015年煙草物流數據展開分析研究,并構建基于時間序列的配送量預測模型,通過數據分析與對配送量的預測達到利用歷史數據驅動物流儲配策略優(yōu)化的目的。主要研究工作包括以下幾個方面:(1)對煙草物流儲配過程進行數據分析。使用R語言編程將數據挖掘方法應用到煙草物流儲配策略的研究中,并繪制多種現代統(tǒng)計圖形,結合數據可視化對多項指標進行數據挖掘分析,同時研究了配送路徑結構分布圖與訂單分揀及配送延遲的內在原因,展示并分析了物流儲配環(huán)節(jié)運營特性及流程特征。(2)結合數據分析結果,建立基于時間序列的配送量預測模型。經過物流儲配過程數據分析,發(fā)現物流配送量在物流儲配策略的制定中起著較大作用,依據煙草配送數據生成周配送量時間序列,建立基于Holt-Winters算法的配送量預測模型,使用R語言包中的相應函數進行仿真,通過對擬合結果的誤差分析檢驗模型效果,并應用模型得出周配送量預測趨勢。(3)針對該模型的不足,構建基于L-M算法的神經網絡配送量預測模型。利用MATLAB軟件編程仿真實驗,對比兩個模型的性能表現和誤差檢驗,得出短時期內基于L-M算法的神經網絡周配送量模型更為有效和準確的結論。使用該模型進行配送量預測,得到一致的預測趨勢,并通過該預測結果提出了物流儲配的宏觀策略。本文通過對物流儲配數據的分析與模型預測,以數據為依托,驅動企業(yè)做出合理高效的決策,起到了利用數據有效提高企業(yè)物流活動效率,優(yōu)化物流儲配策略的作用。
【圖文】:

對象


學、時空分析等許多新興研宄方向。根據傳統(tǒng)任務分類,數據挖掘技術可分為分逡逑類、聚類、關聯規(guī)則、評估、預測、數據可視化和復雜數據類型的挖掘等幾類[57][58]。逡逑根據挖掘的對象不同進行分類,可分為如圖2-1所示的幾類。逡逑挖掘對象逡逑邐I邐I邐I邐I邐I邐 ̄ ̄邐I邐I邐I邐:邋\邐逡逑關系空間時態(tài)文本多媒異質遺產逡逑數據數據數據數據體數數據數據Web逡逑f邋庫庫庫源據庫庫庫逡逑圖2-1根據挖掘的對象進行分類逡逑根據挖掘的方法不同進行分類,可分為決策樹、分類、回歸分析、聚類、關逡逑聯分析、特征分析等,如圖2-2所示。具體方法將在下一節(jié)詳細介紹。逡逑10逡逑

數據驅動的物流儲配策略優(yōu)化研究


圖2-3根據挖掘的|饈澆蟹擲噱義,

本文編號:2533558

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