基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究

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基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究

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基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-22页
本章摘要	第11页
· 论文的研究背景和意义	第11-13页
· 研究背景	第11-12页
· 研究意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-19页
· 电子商务物流平台	第13-15页
· 大数据技术	第15-17页
· 智慧物流	第17-19页
· 论文主要研究内容及其结构框架	第19-21页
· 论文研究思路	第19页
· 主要研究内容	第19-21页
· 结构框架	第21页
· 本章小结	第21-22页
第二章基于大数据的智慧云物流技术	第22-33页
本章摘要	第22页
· 引言	第22页
· 电子商务物流	第22-24页
· 物流	第22-23页
· 电子商务物流	第23-24页
· 大数据关键技术分析	第24-26页
· 分布式大数据云存储技术	第25-26页
· 分布式的大数据处理技术	第26页
· 大量数据运算及管理技术	第26页
· 基于大数据的智慧云物流	第26-32页
· 智慧云物流概念	第26-27页
· 基于大数据的智慧云物流体系架构	第27-29页
· 基于大数据的智慧云物流关键技术	第29-31页
· 基于C2B某外资品牌空调企业智慧云物流应用模式	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第三章智慧云物流管网模型	第33-45页
本章摘要	第33页
· 引言	第33页
· 管网模型概念及相关理论基础	第33-39页
· 管网模型概念	第33-34页
· 管网模型图的分析方法	第34-39页
· 云物流管网模型描述	第39-43页
· 智慧物流骨干网管网模型	第39-40页
· 智慧物流骨干网管网节点流量分析	第40-43页
· 基于C2B模式的空调介质的管网模型流量控制模型	第43-44页
· 空调（物料）云库存管网模型	第43页
· C2B模式下的空调（物料）管网控制模型	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于大数据的云物流管网云仓储模型及分布策略研究	第45-68页
本章摘要	第45页
· 引言	第45页
· 云库存机制及形式化模型	第45-48页
· 云物流下的云库存协同共享机制	第45-47页
· 协同共享云库存形式化管网模型	第47-48页
· 智慧云物流管网中库存控制模型	第48-50页
· 协同共享库存的问题描述	第48页
· 调速原理	第48-49页
· 最佳库存量的确定	第49-50页
· 算例设计	第50-51页
· 基于大数据的云仓储分布模型	第51-55页
· 模型假设	第51-52页
· 模型表征	第52-53页
· 模型建立	第53-55页
· 模型的求解	第55-63页
· 粒子群算法相关概述	第55-56页
· 遗传算法相关概述	第56-57页
· 粒子群与遗传混合启发式算法设计	第57-60页
· 算例设计	第60-63页
· 基于大数据的C2B模式的某外资品牌空调“云仓储”应用	第63-67页
· 基于大数据的空调“云仓储”对应实体仓储解决方案	第65页
· 基于大数据的C2B模式空调“云仓储”分布策略	第65-67页
· 本章小结	第67-68页
第五章基于大数据的云物流服务质量评价模型	第68-80页
本章摘要	第68页
· 引言	第68页
· 云物流管网服务质量评价模型	第68-74页
· SERVQUAL模型介绍	第69-70页
· LSQ物流服务质量模型简介	第70-71页
· 模型的维度调整	第71-73页
· 确定模型的维度及灰关联分析	第73-74页
· 基于智慧云物流服务质量评价模型	第74-78页
· 评价指标体系	第74-76页
· 评价方法及过程	第76-77页
· 评价结果分析	第77-78页
· 基于C2B模式空调企业云物流质量评价分析	第78-79页
· 本章小结	第79-80页
第六章空调企业基于大数据的智慧云物流平台实现	第80-99页
本章摘要	第80页
· 引言	第80页
· 空调企业的智慧云物流平台业务分析	第80-87页
· 智慧云平台业务需求总体概况	第80-82页
· 空调企业智慧云物流平台系统框架	第82-85页
· 空调企业智慧云物流平台系统关键技术	第85-87页
· 空调智慧云物流大数据云存储技术的实现	第87-93页
· 云存储技术现状	第87-88页
· 关键技术	第88-92页
· 大数据云储存的系统分析及验证	第92-93页
· 空调企业智慧云物流各平台的实现	第93-98页
· 空调物流订单平台	第93-94页
· 空调物流服务平台	第94-95页
· 空调“云仓储”平台	第95-98页
· 本章小结	第98-99页
第七章全文总结与研究展望	第99-101页
· 主要创新点	第99-100页
· 研究展望	第100-101页
参考文献	第101-107页
附录 1	第107-122页
攻读博士学位期间获得的学术成果	第122-123页
发表的学术论文	第122页
参与课题	第122-123页
致谢	第123页

本篇论文共123页，点击这进入下载页面。

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