数据驱动的物流储配策略优化研究

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数据驱动的物流储配策略优化研究

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数据驱动的物流储配策略优化研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 选题背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 数据挖掘技术研究现状	第10-11页
1.2.2 烟草物流研究现状	第11-13页
1.3 研究内容与意义	第13-14页
1.4 本研究主要创新点	第14-15页
1.5 论文结构	第15-17页
第二章数据分析方法概述	第17-25页
2.1 数据挖掘技术的概念及分类	第17-19页
2.1.1 数据挖掘的概念	第17-18页
2.1.2 数据挖掘的分类	第18-19页
2.2 数据挖掘的技术与方法	第19-22页
2.2.1 数据挖掘的主要方法	第19-20页
2.2.2 数据挖掘的经典算法	第20-22页
2.3 R语言在数据挖掘中的应用	第22-24页
2.3.1 R语言概述	第22-23页
2.3.2 R语言的应用	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章物流储配环节运营特性及流程特征研究	第25-45页
3.1 物流订单分析的意义	第25-26页
3.2 烟草物流数据预处理	第26-27页
3.2.1 数据选取	第26页
3.2.2 数据整理	第26页
3.2.3 数据转换	第26-27页
3.3 基于数据挖掘的物流订单分析方法	第27-28页
3.4 对订单客户对象的分析	第28-31页
3.5 对订单数量指标的分析	第31-37页
3.5.1 按照下单时间分析	第31-33页
3.5.2 按照配送区域分析	第33-36页
3.5.3 对配送车辆与运载量的分析	第36-37页
3.6 对配送路径结构的分析	第37-40页
3.7 对配送延时性的分析	第40-43页
3.8 本章小结	第43-45页
第四章基于时间序列的配送量预测模型	第45-65页
4.1 时间序列分析方法	第45-46页
4.2 建立周配送量时间序列	第46-48页
4.3 基于Holt-Winters的配送量预测模型	第48-55页
4.3.1 指数平滑与Holt-Winters算法	第48-50页
4.3.2 建立基于Holt-Winters的配送量预测模型	第50-52页
4.3.3 应用模型进行周配送量预测	第52-55页
4.4 基于L-M算法的神经网络配送量预测模型	第55-63页
4.4.1 BP神经网络与L-M算法	第55-57页
4.4.2 建立基于L-M算法的神经网络配送量预测模型	第57-60页
4.4.3 应用模型进行周配送量预测	第60-63页
4.5 本章小结	第63-65页
第五章总结与展望	第65-67页
5.1 全文总结	第65-66页
5.2 研究展望	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-72页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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