基于大数据的物流配送中心选址优化建议

近年来,随着我国社会经济的快速发展与科学技术水平的不断进步,互联网技术也随之快速发展,而随着物理信息数字化的发展、处理技术的革新以及社交网络的兴起,大数据技术营运而生,其中所包含的大交易数据、大交互数据以及大感知数据可为物流行业提供更多的可能.对于整个物流行业来说,物流配送占据了十分重要的作用,可有效对供应商与消费者之...     

基于大数据机器学习的主动式审计方法与应用研究

本文主要探讨了基于大数据机器学习的主动式审计方法,及其在现实应用中的效果和作用。当前审计工作中,受审计技术、审计工具和审计人员能力素质的制约,审计分析的力度和广度达不到要求,数据处理和分析速度需要提升,审计职业化队伍建设也需要进入快速通道。主动式审计方式通过利用技术手段,可实现由“结果审计”向“过程审计”的转变,变被动审计为主动审计,提升审计质量和效率。本文详细介绍了主动式审计的内涵、目标、分析业务内容和应用场景,为审计工作的智能化、数字化、信息化提供了新的思路和方法。     

基于机器学习算法的信用风险预测模型研究

为了解决西南财经大学"新网银行杯"竞赛数据中存在的高维稀疏数据、无标签数据、多产品客群来源及好坏样本不平衡等问题,采用机器学习方法,如Logistic回归、决策树、Adaboost、GradientBoosting和LGB模型对数据进行训练,得出LGB模型的性能评价指标A UC数值最大的结论.     

农产品批发市场选址指标权重研究

针对目前我国在农产品批发市场规划建设时,对于选址指标权重的研究不足的问题,将一种基于评价者对选址指标主观判断的二元对比法和客观赋权法中的熵值法进行优化组合,建立了最优组合赋权模型,避免了传统组合赋权方法在选取主、客观权重偏好系数值上较为主观的问题,使组合赋权模型更为客观、科学.最后,通过北京新发地农产品批发市场的实例,验证了方法的科学性和有效性.     

基于Pawlak算法的物流选址指标建模研究

文章从物流节点选址指标体系的复杂性入手,提出以Pawlak算法对指标体系进行约简,简化了物流选址的复杂性。并通过实例展示该算法在物流选址中的应用,结果表明该算法是可行和有效的,并具有很好的实际应用价值。它为物流节点选址问题的解决提供了新的可行途径和有效手段。     

大数据下基于机器学习的项目智能成本管理研究——以A风景园林规划研究院规划设计类项目为例

随着云计算、大数据、人工智能技术的发展与应用,以及激烈市场竞争导致的成本控制压力加大,企业的成本管理模式开始呈向数字化、智能化和科学化.文章以A风景园林规划研究院规划设计类项目为例,在分析研究院项目成本管理的现状与问题的基础上,设计了大数据下基于机器学习的项目智能成本管理框架,详细阐述了数据来源、数据采集与处理过程,以及实现各项成本智能管理活动涉及到的机器学习算法,最后分别从成本预测、成本计划、成本控制、成本核算、成本分析与评价方面介绍了机器学习算法在项目成本管理中的具体应用.     

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。     

基于多层次灰色评价的住宅产业化基地选址研究

住宅产业化基地的选址优劣对住宅产业化的健康发展起到关键性作用。产业化基地选址受到多方面指标影响,是一项极为复杂的系统工程。为了解决住宅产业化基地选址决策的指标不够客观、全面的问题,基于国内外住宅产业化基地发展的背景,从产业基础、社会政治、区域交通、经济环境、自然条件等方面构建住宅产业化基地选址评价指标体系。利用多层次灰色评价方法,以厦门市选址为例,用综合量化评价模型对备选方案进行考核,为不同选址方案评价提供可行实用的方法,有助于其他城市住宅产业化基地选址的决策提供参考。     

基于最优配送路线的选址方法研究

分析物流配送中心在运输方面的特点和优点,指出传统选址决策方法忽视配送中心运输方式优势的发挥,无法最大限度降低物流成本.在此基础上提出基于最优配送路线的选址方法,以降低综合物流成本.     

基于AHP方法的物流中心选址研究

分析了影响物流中心选址合理性的因素，并将层次分析法应用于物流中心选址中，介绍了采用此方法的具体流程。     

基于机器学习的智能会计引擎研究

大智移云时代,新兴信息技术正在不断颠覆传统并持续为企业的创新实践赋能,变革已成为企业经营管理新常态。其中,以机器学习为核心的人工智能技术能够自主深入挖掘现有海量数据的内在价值,预测未知,有效驱动企业财务管理,实现数字化、智能化转型,并与业务发展紧密交融。文章拟从会计引擎角度切入,探讨机器学习在财务会计和管理会计两个不同层面对企业财务的智能化革新,同时指出利用机器学习构建智能会计引擎所面临的机遇与挑战。研究表明,经机器学习再造的智能会计引擎将成为集高效率财务核算流程与多维度财务管理职能于一身的独立性平台工具,为企业业务与财务的顺利衔接与深度融合增添助力;国家政策和其他新兴技术的支持使得机器学习在智能时代对会计引擎的重塑充满机遇,但人才的紧缺和机器学习的局限都将是必须应对的挑战。     

基于配送中心合理选址问题研究

物流配送中心选址是否合理,对物流中心的功能发挥与整体的经营效益会带来很大的影响。在从配送中心整体规划设计的基础上,对配送中心的选址问题进行深入的研究。首先阐述配送中心的作用及重要性引出配送中心合理选址的关键;其次从配送中心选址的方法着手进一步分析选址要求;最后根据当今经济的发展阐述配送中心选址的发展趋势。     

基于层次分析的蛋糕店选址实证研究

随着经济的发展以及人们生活水平的提高,糕点类食品的需求不断增加,蛋糕店的位置决定了客流量大小,决定了蛋糕店是否能很好的运营下去,文章研究的重点是蛋糕店的选址。随着城市商业的发达程度日益提高,蛋糕店经常面临的问题是对可获店址进行分析比较,选择现有店址中最适合的。文章通过对章丘商圈分析得到三个重要商圈:山水泉城住宅区,市中商业区(唐人中心),福泰新都住宅区,并通过层次分析法得到了最佳选址位置。     

基于网络选址的现场服务中心选址

响应时间是评估现场服务的重要指标之一,而服务中心的位置直接决定平均响应时间。文章将现场服务人员的行程简化为星型拓扑结构,根据客户拥有的设备数量对其网络距离矩阵加权处理,并对距离矩阵进行聚类分析和多维标度变换。假设任意一客户为服务中心,得到N个备选方案,以最短加权距离和为选择依据,选择服务中心。结合加权距离和与聚类分析结果可以进一步选择子服务中心。     

基于竞争的配送中心选址研究

文章研究了基于竞争的配送中心选址问题。通过建立一个选址决策模型,对已存在多个配送中心的情况下,如何新建一个配送中心使得获得的利润最大进行了研究。在随机分配模型的基础上,构造了一个无约束的非线性规划问题,提出用Lingo解无约束的非线性规划,最后用实例进行了计算。     

基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究

物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明：与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。     

基于客户满意度的配送中心选址研究

随着企业竞争的加剧以及电子商务的发展,物流经营理念随之发生了改变,企业对客户的满意度越来越受到重视,从原来的为客户服务向使客户满意的方向转变。所以,配送中心需要不断提高服务水平,使顾客达到最大的满意度。而传统的配送中心选址只是以简单的考虑运输成本、建设成本及总成本的最小为目标,因此,本文将顾客满意度引入到配送中心选址模型中,建立以物流成本最小化和顾客满意度最大化为目标的配送中心选址多目标模型,并提供了模型相应的求解方法。     

基于机器学习的车辆价格预测研究

随着社会的进步与发展,我国机动车的保有量逐步上升,与此同时,车辆的交易市场也在逐步扩大。因此,合理对车辆价格进行评估成为车辆交易市场最值得关注的事情。文章通过对不同车型的几类特征使用热力图进行相关性分析并且删除冗余特征,最后用四种机器学习模型对数据进行预测,通过一系列量化指标得出预测效果最好的模型。实验结果表明,该模型具有较高的精确度,能够有效预测车辆价格,同时也能为二手车交易市场提供一定参考。     

基于仿真技术的配送中心选址方法研究

介绍了配送中心的选址问题,确定了配送中心选址的几种方案,应用Flexim软件对各方案建立了仿真模型,根据仿真结果进行了分析及方案的选择。为集团企业配送中心选址问题提供了一种较为理想的解决方法。