基于神经网络的粮食物流中心选址决策研究

粮食物流中心建设是一项规模大、投资多、影响巨大的系统工程。选址决策对整个粮食物流系统的优化十分重要。阐述了粮食物流中心选址的原则和影响因素,分析了神经网络用于粮食物流中心选址的优点,构建了基于BP神经网络的粮食物流中心选址决策模型,并用算例说明了该方法的有效性。     

再制造逆向物流网络选址模型研究

在分析了再制造逆向物流网络的特点及其结构的基础上,建立了一个具有3层结构的再制造逆向物流网络,对网络中的回收/检测中心、再制造工厂设立地址从全局的观点出发进行选择,以达到整个网络的运行成本最优的目的。     

BtoC模式下物流中心的动态选址模型

电子商务是随着计算机网络和通讯技术的迅速发展,特别是互联网的普遍应用而产生的一种全新的运作模式,在电子商务的BtoC模式下,由于顾客需求的不确定性和逆向物流的高频率性,客观上要求建立良好的物流网络。其中选址决定了整个物流网络的结构和规模,影响到物流系统中物流费用和客户服务水平的高低。针对现有的选址模型没有考虑时间变化对选址决策的影响和现实中用户需求的随机性,构建一个双向物流共享物流网络的动态选址模型,并把设施选址和库存决策结合在一起来讨究物流中心选址的最佳决策。     

基于遗传BP神经网络的第三方逆向物流企业选择

分析了客户企业在评价第三方逆向物流企业时要考虑的影响因素,构建了评价指标体系,并提出了基于遗传BP神经网络的评价模型,通过仿真算例描述了对第三方逆向物流企业的评价过程。     

主成分分析与神经网络在物流中心选址决策中的应用

传统物流中心选址模型存在种种局限，本文通过综合主成分分析和神经网络方法降低神经网络规模，提高神经网络的泛化能力，在解决非线性系统的物流中心选址问题中显示了较高的精度和效率。     

基于电子云模型的物流中心选址

一、背景 （一）意义 物流配送中心选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内选一个地址设置物流配送中心的规划过程。较佳的方案是使商品通过物流节点的汇集、中转、     

高科技产品逆向物流零部件库存预测方法比较——BP神经网络与传统方法

循环经济的发展,要求疏通逆向物流的流通渠道,通过闭环供应链建立经济的可持续发展模式。本文的研究对象锁定在逆向物流中的特殊一类高科技产品的逆向物流和闭环供应链库存的预测需求。本文重点分析了BP神经网络在库存需求中的预测方法,并将传统统计方法与BP神经网络进行对比分析。     

基于BP神经网络的果品冷链物流预警模型研究

分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警.     

基于改进离散粒子群优化算法的逆向物流选址模型研究

针对逆向物流中存在的问题,为了降低逆向物流总成本,提高逆向物流的运转效率,对逆向物流的选址问题进行了重点研究.以离散粒子群优化算法为基础,对粒子进行重新编码,使得算法的收敛速度加快,挖掘精度提高,选择一个合适的回收中心.     

基于改进离散粒子群优化算法的逆向物流选址模型研究

针对逆向物流中存在的问题,为了降低逆向物流总成本,提高逆向物流的运转效率,对逆向物流的选址问题进行了重点研究。以离散粒子群优化算法为基础,对粒子进行重新编码,使得算法的收敛速度加快,挖掘精度提高,选择一个合适的回收中心。     

大数据背景下区域木材物流配送中心选址

指出了我国木材物流存在的主要问题以及解决方案,结合大数据技术,利用遗传算法进行木材物流配送中心的选址,建立了数学模型并进行了案例分析,以达到对木材物流成本和服务的优化。     

物流配送中心选址研究

系统介绍了以降低成本与提高服务效率为目标的传统物流系统配送中心选址模型的发展与特点。在此基础上，介绍了近年来在供应链环境影响下发展而来的考虑库存成本与各级企业利益协调的现代配送中心选址模型。     

区域物流中心的选址问题研究

区域经济的发展对物流业的发展提出了新的要求,物流业的发展反过来促进区域经济的发展。规范合理的物流业是以物流中心为枢纽的多辐射覆盖面广的网络体系,在这个体系中,区域物流中心选址是物流系统优化中一个具有战略意义的重要问题。     

基于层次分析法的我国物流企业区位选择影响因素研究

从物流企业区位选择的原则及其影响因素进行分析,建立物流企业区位选择影响因素的层次分析评价模型,为物流企业的区位选择提供一定的指导意义。     

不确定多属性决策模型在物流中心选址中的应用

基于相离度和可能度的偏差最大化理论，结合层次分析法，建立了物流中心选址的不确定多属性决策模型，并以区间数的形式综合考虑决策指标权重及指标值。对选址方案进行评估并选取最优方案，最后通过实例说明该模型在物流中心选址中的具体应用。     

国内物流中心选址研究方法综述

以选址方法是否带有主观权重赋值为切入点,通过两个方面对这类问题进行了简要的文献回顾,并在此基础上概要地综述了他们的研究方法,对于个别研究方法也提出了需要进一步改进之处。最后,讨论了在物流中心选址研究中比较适宜的研究方法。     

基于BP神经网络的物流需求量预测模型研究

本文利用神经网络理论，建立了时间序列对象的反向传播（back-propagation，BP）预测模型，运用于物流需求量预测。并通过实例分析，验证了本模型的科学性与正确性。