發(fā)布時(shí)間：2017-10-29 12:17

  本文關(guān)鍵詞：基于物流數(shù)據(jù)的快遞網(wǎng)絡(luò)分析與建模

  更多相關(guān)文章： 物流數(shù)據(jù) 快遞網(wǎng)絡(luò) Hadoop 交通動(dòng)態(tài) 快件時(shí)延 馬爾科夫模型

【摘要】：隨著市場經(jīng)濟(jì)的繁榮以及網(wǎng)上購物的興起,快遞行業(yè)得到了迅速的發(fā)展,快遞服務(wù)逐漸融入人們的日常生活。而隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步,通過物流大數(shù)據(jù)來認(rèn)識(shí)快遞網(wǎng)絡(luò)、分析快遞網(wǎng)絡(luò)并解決快遞行業(yè)的相關(guān)問題已經(jīng)成為了可能。一方面,深入研究快遞網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湟约敖煌鞯膭?dòng)態(tài)特征有利于企業(yè)更好地運(yùn)營快遞網(wǎng)絡(luò),提高經(jīng)濟(jì)效益。另一方面,準(zhǔn)確掌握快件郵寄所花的時(shí)間不僅有利于企業(yè)更好地提升快遞服務(wù),而且有助于用戶更便捷地使用快遞。因此,本文提出了一套通用的快遞網(wǎng)絡(luò)研究框架,開展了系統(tǒng)性的工作,基于快遞物流數(shù)據(jù)對快遞網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入地分析與建模。本文首先搭建了快遞物流數(shù)據(jù)分析平臺(tái),后續(xù)的快遞網(wǎng)絡(luò)分析與建模工作都將在此平臺(tái)上展開。該平臺(tái)包含物流數(shù)據(jù)的自動(dòng)爬取、數(shù)據(jù)分布式處理等模塊,通過數(shù)據(jù)爬蟲自動(dòng)采集了1600萬條快遞物流記錄,并搭建了業(yè)界流行的大數(shù)據(jù)處理框架—Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理集群來處理分析物流數(shù)據(jù)。然后,本文基于物流數(shù)據(jù)分析了快遞網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦�、交通流特性以及快件時(shí)延,發(fā)現(xiàn)了快遞網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞娜?jí)結(jié)構(gòu)劃分、節(jié)點(diǎn)度分布的冪律特性以及節(jié)點(diǎn)之間多條可選路徑并存等特征。快件交通流在空間上是傾斜分布的,少數(shù)節(jié)點(diǎn)和路徑承受了大部分快件流量,而交通流在時(shí)間上表現(xiàn)出了很強(qiáng)的每日/每周的周期變化規(guī)律性,反映了人們?nèi)粘Ｉ钆c工作的規(guī)律性,同時(shí)也能為用戶何時(shí)投遞快件提供指導(dǎo)建議。由于快件的交通動(dòng)態(tài)特性較為復(fù)雜,本文最后基于物流數(shù)據(jù)對快件運(yùn)送過程進(jìn)行了馬爾科夫建模,利用此模型刻畫快件運(yùn)送動(dòng)態(tài)性并進(jìn)一步預(yù)測快件時(shí)延,通過實(shí)際物流數(shù)據(jù)的驗(yàn)證表明模型具有較高的時(shí)延預(yù)測精度。最后給出了模型實(shí)際應(yīng)用的步驟,并提出了通過定期利用最新的物流數(shù)據(jù)來更新模型的策略以應(yīng)對快遞網(wǎng)絡(luò)可能發(fā)生的變化,以使模型保持較高的精度。本文的工作不僅有利于快遞企業(yè)更好的理解快遞網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)營狀況,為企業(yè)改進(jìn)、提高快遞網(wǎng)絡(luò)性能提供理論支撐,同時(shí)有利于用戶更合理方便地使用快遞服務(wù)。另外本文以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究工作也將啟發(fā)其它領(lǐng)域以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的相關(guān)研究。
【關(guān)鍵詞】：物流數(shù)據(jù) 快遞網(wǎng)絡(luò) Hadoop 交通動(dòng)態(tài) 快件時(shí)延 馬爾科夫模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F253;O211.62
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-25
• 1.1 研究背景及意義13-17
• 1.1.1 快遞網(wǎng)絡(luò)簡介13-15
• 1.1.2 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)簡介15-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 快遞網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究17-19
• 1.2.2 基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析與建模相關(guān)研究19-21
• 1.3 本文工作和章節(jié)安排21-23
• 1.4 本章小結(jié)23-25
• 2 快遞物流數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建25-37
• 2.1 快遞物流數(shù)據(jù)的采集25-29
• 2.1.1 基于網(wǎng)頁的物流數(shù)據(jù)爬取25-26
• 2.1.2 基于傳感器的物流數(shù)據(jù)采集26-28
• 2.1.3 物流數(shù)據(jù)的校驗(yàn)與整合28-29
• 2.2 大數(shù)據(jù)分布式處理集群的搭建29-33
• 2.2.1 Linux/CnetOS服務(wù)器集群的搭建30-31
• 2.2.2 Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的安裝31-33
• 2.3 基于Hadoop的分布式數(shù)據(jù)處理33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-37
• 3 基于物流數(shù)據(jù)的快遞網(wǎng)絡(luò)分析37-49
• 3.1 快遞網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)錁?gòu)建與分析37-40
• 3.2 快遞網(wǎng)絡(luò)交通流的時(shí)空動(dòng)態(tài)特性分析40-45
• 3.2.1 交通流的空間動(dòng)態(tài)特性分析40-42
• 3.2.2 交通流的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性分析42-45
• 3.3 快件運(yùn)送時(shí)延分析45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-49
• 4 基于物流數(shù)據(jù)的快遞網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性建模49-63
• 4.1 快件運(yùn)輸動(dòng)態(tài)過程描述與建模49-55
• 4.1.1 快件運(yùn)輸?shù)鸟R爾科夫模型49-50
• 4.1.2 模型參數(shù)的計(jì)算50-54
• 4.1.3 模型計(jì)算復(fù)雜度分析54-55
• 4.2 基于物流數(shù)據(jù)的模型評估55-57
• 4.3 基于物流數(shù)據(jù)的模型應(yīng)用57-61
• 4.4 本章小結(jié)61-63
• 5 總結(jié)與展望63-67
• 5.1 要工作總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 發(fā)表文章目錄73

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 葉耀華,蔣怡樂,王律;一種省際郵件轉(zhuǎn)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的模型與算法[J];復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年05期

2 倪玲霖;;軸輻式與點(diǎn)對點(diǎn)及組合式的快遞網(wǎng)絡(luò)特征分析[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2010年20期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳紅平;企業(yè)物流配送流程優(yōu)化[D];江蘇大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：1112947