基于集成学习的第四方物流公司电商商品物流需求预测
这是一篇关于第四方物流,电商商品,需求预测,集成学习的论文, 主要内容为电子商务通过现代互联网技术提高了客户与企业之间信息流以及资金流的沟通效率,通过物流系统促进了商品流的效率提升,而物流系统既是电子商务能够顺利推行的基础,也是制约其发展的重要因素。目前我国第三方物流企业的规模较小,对信息流、运输流的整合能力有限,为进一步提升物流效率,减少资源浪费,出现了第四方物流模式。第四方物流作为一种全新的物流外包模式,能够高度整合信息流与资源流,为企业提供基于供应链的综合式解决方案。随着我国电子商务的迅速发展,电子商务对物流配送的依赖程度不断增加,传统的第三方物流无法达到物流配送的信息化、智能化和集约化,发展有互联网技术支持的第四方物流,是必然趋势。对于第四方物流公司而言,要减少商品的运输时间,提高物流运行效率,就必须具备准确预测物流需求的能力。本文以第四方物流为研究对象,对其电商商品的物流需求预测进行研究。首先,本文对第四方物流、需求预测等概念进行界定,分析了物流预测的基本步骤与方法。其次,本文分析了我国电子商务发展的现状、电子商务对第四方物流的需求以及第四方物流需求预测常用的方法及存在的问题。电子商务交易规模的增加,需要先进的物流服务模式提供支撑,凭借信息系统的管理优势,第四方物流弥补了传统物流的不足,确保电子商务得以高效率运作。第三,本文对集成学习Stacking模型进行改进,在常用的两层算法的基础上增加了一层初级层,并改变层级之间的输入属性表示方法,降低特征维数。第一层学习器包括BP神经网络,第二层包括随机森林以及GBDT模型,第三层包括SVM模型,同时还采用遗传算法对模型参数进行优化,详细给出了在Python程序下模型的实现方式。第四,本文采用菜鸟物流的数据进行实证分析,对比了集成学习Stacking模型与单一模型在预测上的性能。最后,本文提出加强信息整合、数据挖掘等新技术来提升第四方物流需求预测能力的建议,如加强需求预测能力建设,引进技术人才,搭建大数据平台,尝试结合深度学习、知识图谱等技术来进一步提高物流需求预测的性能。
基于集成学习的第四方物流公司电商商品物流需求预测
这是一篇关于第四方物流,电商商品,需求预测,集成学习的论文, 主要内容为电子商务通过现代互联网技术提高了客户与企业之间信息流以及资金流的沟通效率,通过物流系统促进了商品流的效率提升,而物流系统既是电子商务能够顺利推行的基础,也是制约其发展的重要因素。目前我国第三方物流企业的规模较小,对信息流、运输流的整合能力有限,为进一步提升物流效率,减少资源浪费,出现了第四方物流模式。第四方物流作为一种全新的物流外包模式,能够高度整合信息流与资源流,为企业提供基于供应链的综合式解决方案。随着我国电子商务的迅速发展,电子商务对物流配送的依赖程度不断增加,传统的第三方物流无法达到物流配送的信息化、智能化和集约化,发展有互联网技术支持的第四方物流,是必然趋势。对于第四方物流公司而言,要减少商品的运输时间,提高物流运行效率,就必须具备准确预测物流需求的能力。本文以第四方物流为研究对象,对其电商商品的物流需求预测进行研究。首先,本文对第四方物流、需求预测等概念进行界定,分析了物流预测的基本步骤与方法。其次,本文分析了我国电子商务发展的现状、电子商务对第四方物流的需求以及第四方物流需求预测常用的方法及存在的问题。电子商务交易规模的增加,需要先进的物流服务模式提供支撑,凭借信息系统的管理优势,第四方物流弥补了传统物流的不足,确保电子商务得以高效率运作。第三,本文对集成学习Stacking模型进行改进,在常用的两层算法的基础上增加了一层初级层,并改变层级之间的输入属性表示方法,降低特征维数。第一层学习器包括BP神经网络,第二层包括随机森林以及GBDT模型,第三层包括SVM模型,同时还采用遗传算法对模型参数进行优化,详细给出了在Python程序下模型的实现方式。第四,本文采用菜鸟物流的数据进行实证分析,对比了集成学习Stacking模型与单一模型在预测上的性能。最后,本文提出加强信息整合、数据挖掘等新技术来提升第四方物流需求预测能力的建议,如加强需求预测能力建设,引进技术人才,搭建大数据平台,尝试结合深度学习、知识图谱等技术来进一步提高物流需求预测的性能。
出口跨境电商平台E公司物流管理体系优化设计
这是一篇关于跨境电商,物流体系,海外仓,国际快递,第四方物流的论文, 主要内容为随着互联网基础设施和移动互联网的快速发展,跨境电子商务进入到快速发展阶段。近年来,受疫情的持续影响,线上消费规模迅速扩张,跨境电商在迅猛增长的同时,也面临着危机并存的态势。E公司是全球跨境电商的先锋,然而,随着行业竞争的加剧,公司跨境物流管理中的短板逐渐凸显,亟待进行优化设计,以提升E公司跨境电商物流管理效率。本文结合供应商选择、运输路线研究等模型,以出口跨境电商平台E公司为研究对象,结合国内外关于物流体系的理论研究成果,对E平台目前物流管理现状进行阐述。其次,就现行模式下,主要涉及到物流体系中的直发物流和海外仓物流的问题进行分析。然后,针对目前存在的问题,结合前期运行实践经验,找到问题成因,并通过对所在行业和相关公司进行调查研究,结合E平台实际情况,从信息化、服务体验、物流成本、逆向物流路径等方面进行方案设计与优化。最后,为确保E平台物流管理体系优化方案能得到有效实施落地,从财务保障、团队组织,运营产品等方面设计优化方案实施的保障机制,并对实施效果进行分析展望,对本文的研究内容进行总结。E平台作为电商行业的鼻祖级平台,属于跨境电商领域存在最久的平台。E平台在跨境电商的国外市场中拥有较高的市场份额和卓越影响力。本文通过对E平台物流管理体系存在的共性问题研究,能为国内同类型企业提供借鉴作用。同时,也对我国本土跨境电商平台企业的物流体系发展有着重要的参考意义。图21幅,表5个,参考文献74篇
第四方物流平台物流运输子系统的设计与实现
这是一篇关于第四方物流,物流中心平台,物流运输,层次分析法(AHP)的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展和经济全球化的不断深入,物流的业务范围不断加大,交易量也在逐年增加。无论是专门的物流企业,还是综合性的传统企业,对于商品的运输和配送都已经感到有些力不从心了。因此,现在的物流企业迫切需要一个综合的物流平台,来集成各方物流提供商,提供全面的、系统化的、高效的物流服务,来缓解不断增加的物流交易量所带给他们的巨大压力。 第四方物流平台因上述迫切需求而出现,对解决当前的国内存在的物流问题有着极大帮助。本文通过对第四方物流背景和与第三方物流的比较的详细论述,对它出现的必然性、特点以及运作方式做了认真分析。 本项目的希望达到的意义在于通过做出一个初期基于第四方物流的物流中心平台,满足经纬物流园区物流业务的发展和需要。由于本人从本集团公司在物流园区现代化建设的思考,因此,本文先对项目总体做了介绍,介绍了系统的总体业务,介绍了系统的体系结构和工作流程,介绍了物流中心的运作模式,介绍了系统的总体需求和角色分配等。其次,本文重点介绍了运输管理子系统的需求、设计与实现,并对基于AHP(层次分析法)的运输方式选择算法做了详细介绍。运输管理子系统的开发目的是对平台的运输公司会员的资源进行统一的规范化管理,对运输公司的车辆信息、驾驶员信息、护送人员信息、车辆事故信息和车辆维修信息等提供一个信息管理平台,以提高物流效率,降低劳动强度。并能够使得物流中心管理人员随时查到运输业务的各项信息,时时监控车辆运输情况,如果有需要,还可生成报表,帮助物流园区管理层进行决策分析。 本系统选择并基于dorado7平台开发,是因为dorado是企业级AJAX交互式Web应用的运行与开发平台,它可有效地填补Java技术体系Web表现层所要求的架构空白,并能够基于Dorado7快速规范明朗地开发具有视觉与差异化用户体验的Web应用和效果。 在Dorado中集成了Struts、Spring、Hibernate等框架,这样可以有利于后台开发,其向浏览器端提供的框架可以达到提升Web表现层的视觉与用户体验,增强开发效率与开发规范,便于更好地增进Web应用的用户体验与交互效率
基于行业优化供应链的4PL信息平台的构建
这是一篇关于第四方物流,供应链,信息平台,B/S结构的论文, 主要内容为随着市场经济的发展,物流对经济活动的影响日益明显,越来越受到人们的重视,成为当前“最重要的竞争领域”。本论文针对我国目前物流运作水平低、中小型企业缺乏核心竞争力,缺乏对供应链上的企业整体效益把握的现状,提出了运用第四方物流信息平台来整合这些企业及社会资源,提高整个供应链的运行效率,以实现供应链上企业的整体“双赢”,并推动整个物流行业快速、稳定、健康的向前发展。 本文的研究成果主要在以下几个方面: 1.首先分析了当前国内外物流的发展现状,在研究了第三方物流和第四方物流发展过程的前提下,分析了第四方物流企业的三种运行模式,指出行业优化供应链模式是当今第四方物流企业最有前途的运行模式。 2.阐述了第四方物流信息平台的内涵和定义,并重点指出了第四方物流的实现价值和发展前景。 3.对第四方物流信息平台进行了功能分析和模块设计,详细设计了3PL企业模块、客户企业模块和平台管理模块。 4.着重研究了系统设计中的关键问题:异构数据和服务安全的问题。 5.在系统实现部分,重点介绍了系统的开发方法,采用基于SUN的J2EE规范,B/S结构模式,使用JSP、JavaBean、数据库连接池等技术,后台数据库为SQL SERVER 2000。 6.系统部分实现,展示了系统的实现效果。 物流系统是一个庞大的、复杂的、综合的、动态的大系统,因此整个第四方物流信息平台也是一个复杂的,需要不断的总结修改并加以完善的动态系统。我们今后应当注意如何更好的发展第四方物流企业,促进第三方物流企业的发展,实现第三方物流企业和第四方物流企业相互促进、共同繁荣的局面。
T电商平台和商家的物流服务决策
这是一篇关于第四方物流,物流服务水平,Stackelberg博弈,纳什均衡的论文, 主要内容为我国下沉市场潜力巨大,但竞争也日益激烈,T电商平台目前采取第三方物流的运作存在平台无法管理物流公司、物流服务水平层次不齐、商家投诉多等问题。平台考虑充分发挥集团拥有的物流联盟,采取第四方物流方式来与联盟内市场竞争力弱的物流公司进行更进一步的深度合作,从而提升平台物流服务水平。本文针对T电商平台的物流运作背景,首先构建第三方物流运作模式下的物流服务决策模型,采用Nash博弈求解最优平台基本服务水平,商家的最优定价,物流公司的最优物流服务水平和物流报价。然后引入第四方物流模式,构建第四方物流模式下的物流服务决策模型,考虑合作的紧密程度,以平台和物流公司作为博弈的主导方,商家作为跟随方,采用Stackelberg博弈求解模型。通过两个模型的对比分析,以第四方物流模式下商家利润增长为前提,得到平台向商家收取加盟费的阈值,并且确定产品成本与市场规模对加盟费的影响,使得商家加盟费的决策更具有针对性。通过比较两种模式下商家得到的平台服务水平变化,发现与产品类型无关,只与平台服务成本因子有关,当平台服务因子较小时,商家在加入第四方物流后便能得到更高的的平台服务水平。意味着若想留住商家,需要平台控制自身的成本,但仅靠平台服务水平提升的空间是有限的,且无法根据商家与产品进行针对性提升。为更好提升商家的服务水平体验,分析了两种模式下物流服务水平差值,证明了与物流敏感因子物流成本因子,以及商品的成本与规模都有关。物流敏感程度大,成本因子越大时,市场规模越大,商家得到物流服务水平提升越大。这表明平台更适合与联盟内原本成本控制能力较弱的物流公司合作,商家则选择规模大成本低或商品价格高的进行第四方物流的推广,这类商家在利润提升的同时更容易感受到更高的服务水平。为进一步细分市场,根据平台种商品的市场规模大小与商品成本高低选取四类商品进行算例分析,研究从提升物流服务水平和三方利润的角度提出了根据商品的规模、成本、物流敏感度的商家和物流服务补贴策略。本研究对T电商平台实施第四方物流提供了具体管理建议,为平台、商家和物流公司的持久稳定合作提供了理论支持。
基于集成学习的第四方物流公司电商商品物流需求预测
这是一篇关于第四方物流,电商商品,需求预测,集成学习的论文, 主要内容为电子商务通过现代互联网技术提高了客户与企业之间信息流以及资金流的沟通效率,通过物流系统促进了商品流的效率提升,而物流系统既是电子商务能够顺利推行的基础,也是制约其发展的重要因素。目前我国第三方物流企业的规模较小,对信息流、运输流的整合能力有限,为进一步提升物流效率,减少资源浪费,出现了第四方物流模式。第四方物流作为一种全新的物流外包模式,能够高度整合信息流与资源流,为企业提供基于供应链的综合式解决方案。随着我国电子商务的迅速发展,电子商务对物流配送的依赖程度不断增加,传统的第三方物流无法达到物流配送的信息化、智能化和集约化,发展有互联网技术支持的第四方物流,是必然趋势。对于第四方物流公司而言,要减少商品的运输时间,提高物流运行效率,就必须具备准确预测物流需求的能力。本文以第四方物流为研究对象,对其电商商品的物流需求预测进行研究。首先,本文对第四方物流、需求预测等概念进行界定,分析了物流预测的基本步骤与方法。其次,本文分析了我国电子商务发展的现状、电子商务对第四方物流的需求以及第四方物流需求预测常用的方法及存在的问题。电子商务交易规模的增加,需要先进的物流服务模式提供支撑,凭借信息系统的管理优势,第四方物流弥补了传统物流的不足,确保电子商务得以高效率运作。第三,本文对集成学习Stacking模型进行改进,在常用的两层算法的基础上增加了一层初级层,并改变层级之间的输入属性表示方法,降低特征维数。第一层学习器包括BP神经网络,第二层包括随机森林以及GBDT模型,第三层包括SVM模型,同时还采用遗传算法对模型参数进行优化,详细给出了在Python程序下模型的实现方式。第四,本文采用菜鸟物流的数据进行实证分析,对比了集成学习Stacking模型与单一模型在预测上的性能。最后,本文提出加强信息整合、数据挖掘等新技术来提升第四方物流需求预测能力的建议,如加强需求预测能力建设,引进技术人才,搭建大数据平台,尝试结合深度学习、知识图谱等技术来进一步提高物流需求预测的性能。
区块链技术驱动、平台赋能的供应链融资模式创新研究
这是一篇关于供应链金融,区块链技术,第四方物流,模式比较,电商平台的论文, 主要内容为随着数字化技术的迅速发展,供应链金融也迎来了一个新的发展阶段。众多数字化技术在供应链金融中的投入使用使得供应链金融在提升效率、保证业务安全性方面取得了重大进展。区块链技术是一种基于信息技术与加密技术的数字化技术,它改善了金融服务中安全和道德方面存在的风险问题,降低了交易过程中存在的信用成本;数字平台是指能够对数据进行收集、存储、处理以及计算和分析的软件平台,数字平台通过整合自身在信息资源方面的优势,使得其不仅可以作为头部企业为供应链中的中小型企业担保赋信,同时还能够链接平台上下两端的需求,作为中介者促成供需双方的匹配。在此背景下研究区块链技术与数字平台技术对现有供应链金融相关决策的影响有重要意义。首先本文分析了在区块链驱动的第四方物流(4PL)融资中各参与者的融资决策,研究发现:区块链技术可以促进4PL融资的成本节约,并且在使用区块链技术后4PL能够为下游成员提供风险分担;在所有的4PL融资模型中,全局区块链模式下能取得最高均衡订货量,实现最高供应链效率;同时在所有采用了区块链技术的模式下,4PL均能取得较高的利润,因此作为供应链的领导者,4PL有动力推动区块链技术在供应链中的使用。然后本文以电商平台为例,分析了数字平台技术赋能的电商平台融资模式,研究发现:电商平台与供应链的融资模式偏好主要取决于收益分享比例与采购成本;在收益分享比例极高或者电子零售商的采购成本极高等极端情况下,电商平台能够通过改变向银行收取的佣金数额来调整零售商的订货量,为自身与供应链谋得更高利润;当考虑电商平台的社会责任感时,由于担保融资模式下平台的地位被动,这一行为因素无法影响平台最终决策;随着电商平台的社会责任感水平增加,平台在中介贷款融资模式下会尽力通过调整向银行收取的佣金数额,甚至提供反向补贴的方式来增加整条供应链的效率,使供应链达成更高的利润,但在短期内这种行为会损失平台的效益。
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