现代物流与新零售的耦合机制及其协同优化研究

发布时间：2020-10-18 18:02

　　 随着信息技术的快速发展,我国新零售市场日益繁荣,对现代物流的要求也越来越高。新零售与现代物流之间的关系密切,两者互为影响、同生共荣。但是,当前现代物流与新零售之间存在着难以逾越的问题,现代物流相较于新零售发展缓慢,从而制约着新零售的发展,二者之间协同作用较弱,当新零售产值在短期内大量增加时,这种现象尤为突出。因此,现代物流与新零售深度整合既是提升新零售产业竞争力的必然要求,也是促进现代物流发展的重要突破口。首先,本文通过文献研究等方法构建了现代物流与新零售协同度的评价指标体系,收集了 2010-2016年我国现代物流与新零售的相关数据,运用灰色关联理论和协同度模型对两者协同度从定量的角度进行了评价,结果表明两者协同度与现代物流有序度、新零售有序度均呈正相关关系,且受到两者共同作用影响;其次,将改进前后的BP神经网络对现代物流和新零售系统协同度进行了误差分析,结果表明,基于主成分分析的BP神经网络在预测复合系统协同程度方面具有较低的误差,误差结果控制在5%以内,基本满足要求;再次,在改进后的BP神经网络基础上,预测未来几年现代物流与新零售系统的协同度;最后,研究现代物流与新零售系统序参量的平均年增长率变化对复合系统协同作用的影响,结果表明信息技术服务收入、交运存储业从业人员、大数据市场规模、智能快递柜市场规模、智能快递柜投放组数等指标对复合系统协同度的提升存在较大影响。为了实现现代物流与新零售的深度融合,在此基础上,本文从信息化建设、基础设施建设、人才培养、政策法规等各方面提出了我国现代物流与新零售的协同发展的建议,具有实际借鉴价值。
【学位单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.2;F259.2
【部分图文】：

并通过建立系统协同评价模型分析现代物流与新零售系统的协同发展??状况，并利用Ｍａｔｌａｂ对我国现代物流系统协调发展进行实证分析；最后，利用??优化后的ＢＰ神经网络对未来几年的协同度进行预测。研宄框架如图１－２所示。??＼究现状进彳：ｒ？综述Ｉ修正研宂＿义丨工」??????；Ａ立新芩佾背顶下现代物流系｜问卷调含法、??！?Ｖ?协调评价指标休系?ｙＨ＂＂＂文献研宂法等??」：??！?：?士?￣￣￣＿?：?＾??邢论研宄一?（＾丨１１影响协调发灰色关联法??，?Ｔ?、＼?ｒ??！?＜?构迚协同度Ｉｆ价模型?￣｜?协冋学＾??Ｉ?１??：￥我Ｎ新冷料竹嵌下现代物流＆?！????！?统协调发展状况进行实证分折，Ｈ—?Ｍａｔ?１?ａｂ????：＾?找川关键丨人Ｉ素?）；????实证分析??ｉ?Ａ、Ｊ■我国新；售勾现代物流未來??Ｉ?Ｉ?调发展状况进行预测?—丨附屮－工丨此??Ｉ?１??（?结ｉ仑，Ｖ展望?）??图１－２论文技术路线图??１．３国内外研究现状??“新零售”的发展是改造和升级传统的在线零笆和线下零售模式

根据求得现代物流与新零售的有序度，其次，根据公式??（３－５）求得二者协同度的大小，可以看出我国现代物流与新零售二者的有序度??与协同度总体上均呈现出不断上升的趋势。如表３－４及图３－１所示。??表３＊４?２０１０－２０１６年新零售与现代物流系统有序度及协同度??＾?现丽■『新零辦度—现代物流与新???有序度?零售协同度??２０１０?０．１５?０．０８?——??２０１１?０．１８?０．１１?０．１９??２０１２?０．２５?０．１８?０．１９??２０１３?０．３２?０．２７?０．２０??２０１４?０．４３?０．３７?０．２３??２０１５?０．５１?０．５２?０．２８??２０１６?０．６３?０．６６?０．３３??平均值?０．３５?０．３１?０．２４??年均增幅?２８．４７％?４３．１０％?１１．５９％??２４??

据具体需要在取值范围内灵活选择。从理论上讲，隐含层节点数的选择没有明确??规定，在具体计算设计时，通过比较不同节点数的训练结果，取优后适当地加上??一点余量是比较常用的方法。本文选择５个隐含层节点数，训练结果如图４－３所??不。??Ｐｒｏｇｒｅｓｓ??Ｅｐｏｃｈ：?０??２?ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ??５０００??Ｔｉｍｅ：?［?Ｑ：ＱＱ：００??Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：?０．８８５?１．３５ｅ－１３?１．００ｅ－１０??Ｇｒａｄｉｅｎｔ：?４．７３?■Ｌ８２ｅ：０６；?；＼：；：；：；；?Ｘ．＃惟枺＂０７??Ｍｕ：?０．００１００?１；?ｌ．ＱＱｅ－０５?ｊ?１．００ｅ＋１０??Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ?Ｃｈｅｃｋｓ：?０??０??６??图４－３?５个节点的神经网络训练过程??从图４－３可以看出，经过多次训练后，己达到所需的目标误差，表明用于训??练的训练函数具有更快的收敛速度。在ＢＰ神经网络训练之后，获得０．５３０１的输??出误差结果。??在分析了?ＢＰ祌经网络的结构和样本训练后，ＢＰ祌经网络充分吸收了训练??３１??
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本文编号：2846622