基于RBF神经网络的港口客户价值分类研究

发布时间：2017-04-23 15:13

  本文关键词：基于RBF神经网络的港口客户价值分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济和社会的发展,港口之间的竞争变得日趋激烈,港口企业要想生存和发展,就必须树立“以客户为中心”经营管理理念。然而,“以客户为中心”并不是以所有客户为中心,而是要以能给企业带来最大价值的客户为中心。因此,对客户进行价值分析,根据客户价值的不同对其进行分类管理,对于提高企业盈利能力和核心竞争力尤为重要。由于客户分类指标之间存在非线性关系,而径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络在处理非线性问题上表现出良好的性能。因此,本文采用RBF神经网络对客户进行分类。本文提出的基于RBF神经网络的港口客户价值分类研究,是以港口客户作为研究对象。本文主要做了以下研究：第一,在客户价值相关理论的指导下,本文通过分析港口业务流程,构建了港口客户价值评价指标体系；第二,通过分析不同客户分类方法的优缺点,同时考虑到客户指标间存在非线性关系,本文选取RBF神经网络作为港口客户分类方法;第三,本文从港口生产业务系统数据库中提取客户指标数据,将其作为RBF神经网络模型的输入数据,同时,用熵值法确定指标权重,将其综合得分作为RBF神经网络模型的期望输出：第四,通过优化RBF神经网络算法,构建RBF神经网络模型,并对并模型进行仿真和有效性验证；最后,将其他未分类客户指标数据输入到所构建的网络模型中,分析其误差,进一步验证本文所构建的网络模型的有效性,同时,分析客户分类结果及客户指标数据,总结港口客户特征及存在问题的原因并提出改进措施及建议。
【关键词】：港口 客户价值 客户分类 RBF神经网络
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F552
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目标和意义11
• 1.3 论文研究内容、方法和创新点11-13
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 研究方法12
• 1.3.3 论文创新点12-13
• 1.4 论文结构13-16
• 2 文献综述16-28
• 2.1 客户价值16-20
• 2.1.1 客户价值的相关概念16-17
• 2.1.2 客户价值评价体系研究现状17-18
• 2.1.3 基于客户价值的客户分类研究现状18-20
• 2.2 客户分类20-23
• 2.2.1 客户分类的相关概念20-21
• 2.2.2 客户分类指标21
• 2.2.3 客户分类方法21-23
• 2.3 RBF神经网络23-27
• 2.3.1 人工神经网络简介23-24
• 2.3.2 RBF神经网络的相关理论24-25
• 2.3.3 RBF神经网络算法及优化25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 基于港口客户价值的客户分类指标构建28-38
• 3.1 客户分类指标的选取原则28
• 3.2 港口业务流程分析28-31
• 3.3 港口客户价值评价指标体系31-33
• 3.3.1 当前客户价值指标选取分析32
• 3.3.2 潜在客户价值指标选取分析32-33
• 3.4 港口客户价值评价指标分析33-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 基于RBF神经网络的港口客户价值分类模型的构建38-54
• 4.1 数据采集和处理38-43
• 4.1.1 数据采集38-41
• 4.1.2 数据预处理41-42
• 4.1.3 样本的确定42-43
• 4.2 RBF神经网络模型的构建43-45
• 4.2.1 RBF神经网络结构设计43
• 4.2.2 RBF神经网络算法的确定43-45
• 4.3 RBF神经网络模型实现45-52
• 4.3.1 RBF算法程序分析45-46
• 4.3.2 RBF神经网络模型训练46-50
• 4.3.3 有效性验证50-52
• 4.4 本章小结52-54
• 5 基于RBF神经网络的港口客户分类评价54-62
• 5.1 港口客户分类评价54-56
• 5.2 港口客户价值分析56-59
• 5.2.1 客户类别分析56-57
• 5.2.2 客户价值指标分析57-59
• 5.3 改进措施以及建议59-61
• 5.4 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 总结62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 参考文献64-66
• 附录A66-70
• 附录B70-72
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果72-76
• 学位论文数据集76

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