基于案例推理的物流需求預(yù)測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展,我國物流規(guī)模持續(xù)增長,物流企業(yè)的信息化建設(shè)越來越深化,各種信息技術(shù)被廣泛應(yīng)用于物流作業(yè)的各個環(huán)節(jié)。物流企業(yè)在日常工作中需要根據(jù)物流市場的需求,編制科學(xué)合理的物流儲運計劃,以配置多種物流資源,節(jié)省和降低物流儲運成本。對物流需求的預(yù)測是有效編制物流儲運計劃的關(guān)鍵。但是,當(dāng)前的工作模式則主要靠人的經(jīng)驗來估算,預(yù)測結(jié)果粗糙、隨意及不精確。如何提高物流需求預(yù)測的準確性和有效性,對增強物流企業(yè)的競爭力,具有十分重要的作用。
　

2、　 本文基于研究室承擔(dān)的一個大型物流企業(yè)的信息化建設(shè)項目,以實現(xiàn)一個智能化的物流需求預(yù)測系統(tǒng)為目標,根據(jù)物流需求預(yù)測的特點,通過分析相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r,提出了采用基于案例推理的方法,通過搜索和匹配曾經(jīng)發(fā)生過的類似的案例,用以預(yù)測下一個周期的物流需求,從而輔助物流企業(yè)編制有效的物流儲運計劃。
　　 本系統(tǒng)設(shè)計了一個層次化的體系結(jié)構(gòu),主要建立了案例庫管理和案例推理兩大子系統(tǒng)。在案例庫的構(gòu)建中,建立了基于框架的案例表示法；應(yīng)用平

3、均覆蓋度算法來確定案例特征屬性的權(quán)重；在案例庫的組織中,運用K均值聚類算法對案例進行聚類,以加快案例檢索速度；在案例推理中,設(shè)計了三級特征識別檢索策略,運用最近鄰相似度計算方法,實現(xiàn)相似案例的檢索匹配,并結(jié)合人機交互的案例調(diào)整方式,完成案例推理過程,產(chǎn)生物流需求預(yù)測數(shù)據(jù)。同時,本文建立了案例特征權(quán)重的自學(xué)習(xí)機制,以增強物流需求預(yù)測系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力,提升了系統(tǒng)的智能性。
　　 本文實現(xiàn)的物流需求預(yù)測系統(tǒng)已在深圳市的一家大型物流企業(yè)進