基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
面向家电行业供应链结构分析及其库存优化研究
这是一篇关于家电行业,供应链物流,选址模型,库存优化的论文, 主要内容为随着全球范围市场竞争的加剧,当前我国家电业面临着严峻的挑战,由于家电制造技术已趋于成熟,家电企业竞争的焦点将是如何以更低的成本更好的服务赢得市场,目前中国家电总成本中原材料及制造成本只占53%,而与流通、营销有关的成本则占46%。居高不下的物流和交易成本,不仅削弱了家电企业的利润空间,还在很大程度上影响着家电企业运行效率的提高和整体竞争能力的提升。 目前,处于高库存、高负荷运转的家电产业有空调、洗衣机、冰箱等,其中问题最严重的是空调和洗衣机。以空调行业为例,目前整个空调行业已有上千万台确切库存。在洗衣机行业的处境同样不容乐观,从眼下洗衣机的销售前景来看,今年洗衣机行业供应量将大于需求几百万台,众多洗衣机厂家面临巨大的库存压力。如此高的库存将给家电业带来诸多问题:(1)给资金流动带来巨大的压力;(2)对新产品的推广不利;(3)为价格走低提供了物质条件。 针对家电供应链存在的上述问题,作者在论文中主要从以下方面进行了较详细的研究: (1)从课题的研究背景出发,在对供应链管理理论进行研究的基础上,分析了家电供应链的特点,指出了家电行业在物流配送和库存管理中存在的问题及其国内外研究现状,最后提出本论文研究的目的、意义及论文研究的主要内容。 (2)以家电制造企业为主导的从供应商——转运中心——制造商——配送中心——分销商的家电供应链为研究对象,研究了面向战略合作伙伴的家电供应链物流网络结构的设计问题,给出了考虑战略合作伙伴关系和家电供应链建设及运营整体总成本最小化的转运中心和配送中心选址的多目标非线性规划模型,最后以某地区家电行业具体情况为背景,提出了家电供应链转运中心和配送中心的6种选址方案,并对最佳方案选择方法进行了分析研究。 (3)分析了家电行业库存的“牛鞭效应”的存在,讨论了家电供应商管理库存策略,并指出了家电供应商管理库存策略的不足,提出了家电联合库存管理策略指出了家电联合库存管理策略所具有的优势,给出了家电联合库存管理策略的具体实施步骤,最后给出了在家电联合库存策略下库存管理的数据库实现方案。 (4)在理论研究的基础上,结合家电行业具体情况,采用了当前较安全和可移植性较好的Java编程语言,利用了Struts、Hibernate和Spring技术,以Tomcat作为Web服务器,以SQLServer2005数据库为后台工具,开发出一套家电行业供应链管理系统软件。
基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
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