基于案例推理的物流需求預測系統(tǒng)的研究與實現.pdf

1、隨著經濟的發(fā)展,我國物流規(guī)模持續(xù)增長,物流企業(yè)的信息化建設越來越深化,各種信息技術被廣泛應用于物流作業(yè)的各個環(huán)節(jié)。物流企業(yè)在日常工作中需要根據物流市場的需求,編制科學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。對物流需求的預測是有效編制物流儲運計劃的關鍵。但是,當前的工作模式則主要靠人的經驗來估算,預測結果粗糙、隨意及不精確。如何提高物流需求預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的一個大型物流企業(yè)的信息化建設項目,以實現一個智能化的物流需求預測系統(tǒng)為目標,根據物流需求預測的特點,通過分析相關技術領域的發(fā)展狀況,提出了采用基于案例推理的方法,通過搜索和匹配曾經發(fā)生過的類似的案例,用以預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)設計了一個層次化的體系結構,主要建立了案例庫管理和案例推理兩大子系統(tǒng)。在案例庫的構建中,建立了基于框架的案例表示法；應用平

3、均覆蓋度算法來確定案例特征屬性的權重；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,實現相似案例的檢索匹配,并結合人機交互的案例調整方式,完成案例推理過程,產生物流需求預測數據。同時,本文建立了案例特征權重的自學習機制,以增強物流需求預測系統(tǒng)的學習能力,提升了系統(tǒng)的智能性。
　　 本文實現的物流需求預測系統(tǒng)已在深圳市的一家大型物流企業(yè)進