秦皇岛市农产品物流配送中心选址问题研究

发布时间：2017-09-29 07:29

  本文关键词：秦皇岛市农产品物流配送中心选址问题研究

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【摘要】：秦皇岛市作为一个经济势头良好的开放型沿海城市,随着人口数量的增长与消费观念的更新,其对农产品的消费需求逐渐增长,而现阶段该市农产品物流配送还处于一个初级水平,与城市经济发展与消费需求表现出了不协调的关系,秦皇岛市建设农产品物流配送中心成为了一个亟待解决的问题,本文就其如何选址的问题展开研究与探讨。文章首先从经济形式、市场需求、政府政策、物流现状等多个角度交代了问题的研究背景,基于国内外学者对此类问题的研究现状,结合农产品物流、物流配送中心以及选址方法的相关理论研究,形成了一个基本的研究框架。接着本文通过对政府相关优惠政策、交通条件以及其配送市场的现状分析,提出了对其建设的必要性和紧迫性。本文采用灰色模型预测城市人口数量,然后再根据食物营养指标计算得出秦皇岛市2020年农产品需求量为14.2万吨。基于选址至少要保证其未来五年的适用价值,在参照其他城市农产品物流配送中心的规模、年交易量、年交易总额三者的关系基础上,秦皇岛物流配送中心建设占地约为4.4万平方米才能满足其需求。为了确定一个科学的选址,本文建立起交通条件、经济条件、社会影响三个一级指标和十个二级指标的选址评价体系。考虑到各指标的差异性,本文在评价方法上做了创新以便客观评价,把层次分析法与TOPSIS法进行耦合,建立了基于层次权重的TOPSIS模型对其进行选址,研究结果表明备选地址二为最佳的选址方案。这在现实中也得到印证,备选地址二交通条件优越、有可利用的物流设施基础,具备良好的条件建设农产品物流配送中心。本文以农产品物流配送中心相关理论为指导,结合实地调研,对其建设的紧迫性和必要性进行了全面的阐述,并通过城市人口与需求量的关系,预测出了秦皇岛市2020年的农产品需求量,为其建设规模提出了有价值的参考与建议。最终基于评价指标体系建立起层次权重的TOPSIS的选址模型选出了最佳的选址方案,并分析了其可行性和适用性,对现实有一定的指导作用。
【关键词】：农产品物流 物流配送中心选址 灰色预测 层次权重的 TOPSIS 法
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F326.6
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.3 本文的主要研究内容及方法11-12
• 1.4 本文可能的创新点12-13
• 第二章 农产品物流配送中心选址理论概述13-22
• 2.1 农产品物流的本质与特征13-14
• 2.1.1 农产品物流的本质13
• 2.1.2 农产品物流的特征13-14
• 2.2 物流配送中心的定义与功能14-16
• 2.2.1 物流配送中心的定义14
• 2.2.2 物流配送中心的功能14-16
• 2.3 物流配送中心选址的步骤与方法16-22
• 2.3.1 物流配送中心的选址步骤16-17
• 2.3.2 物流配送中心的选址方法17-22
• 第三章 秦皇岛市农产品物流配送中心建设的必要性分析22-26
• 3.1 政策环境分析22-23
• 3.2 交通条件优势分析23
• 3.3 秦皇岛市农产品物流配送市场现状分析23-26
• 第四章 秦皇岛市农产品物流配送需求量预测26-34
• 4.1 问题描述26
• 4.2 基于灰色模型的秦皇岛市未来五年人口预测26-31
• 4.2.1 模型的建立26-28
• 4.2.2 模型的求解28-31
• 4.2.3 预测结果的检验31
• 4.3 需求量预测与建设规模建议31-34
• 第五章 秦皇岛市农产品物流配送中心的选址分析34-49
• 5.1 秦皇岛市农产品物流配送中心选址的评价体系构建34-36
• 5.1.1 农产品物流配送中心选址的原则34
• 5.1.2 农产品物流配送中心选址的影响因素34-36
• 5.1.3 秦皇岛市农产品物流配送中心选址评价体系构建36
• 5.2 秦皇岛市农产品物流配送中心备选地址的初筛选36-41
• 5.2.1 秦皇岛市农产品主要生产地分析36-38
• 5.2.2 秦皇岛市农产品主要消费地分析38-40
• 5.2.3 备选地址的分析40-41
• 5.3 基于层次权重的TOPSIS法对农产品物流配送中心的选址41-49
• 5.3.1 层次分析法对指标权重的确定41-46
• 5.3.2 基于层次权重的TOPSIS法对备选地址综合评价46-48
• 5.3.3 秦皇岛市农产品物流配送中心最佳选址的确定48-49
• 第六章 结论与展望49-51
• 6.1 本文主要结论49
• 6.2 研究展望49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-56
• 作者简介56
• 攻读硕士学位期间研究成果56

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本文编号：940737