基于lod的物流需求预测系统的研究与实现

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1、西南交通大学硕士学位论文基于L-OD的物流需求预测系统的研究与实现姓名:陈导申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:张锦20080401西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着全球经济一体化的发展,现代物流在国民经济体系中所处的地位逐步提高。日益扩大的社会物流需求不断推动各级政府和众多企业为了最大限度地提高经济效益而大幅增加物流基础设施建设与投资。然而如何把握物流需求的发展和变化规律、如何布局物流设施等等问题的深层解决需要建立在一套现代物流规划的理论体系和物流需求预测的基础上。本论文就是

2、依据L.OD预测理论与现代物流规划方法,研发基于L.OD的物流需求预测系统,并在科研实践中进行了应用,实践证明了思想方法的有效性和可靠性。论文首先描述了物流需求的基本概念,分析了基于L.OD的物流需求预测的基本原理与过程,在此基础之上,分别给出“物流生成、物流分布、物流链选择、物流网络分配’’这四个阶段所需要的主要数学模型,物流生成阶段的回归分析模型、弹性系数法、增长系数模型、类别生成模型;物流分布阶段的平均增长系数法、Detroit法、Fratar法、修正WRXS重力模型、修正BPR重力模型、双约

3、束重力模型;物流链选择阶段的比例模型、Probit模型;物流网络分配阶段的全有全无模型、静态多路径模型、容量限制模型。并且对重要模型的参数标定、求解方法、检验方法做了分析。然后,论文根据物流预测的四个阶段和实际工程项目的具体要求,采用基于UML的面向对象分析(OOA)方法全面分析了关于L.OD的物流需求预测系统的功能需求和数据需求,并建立了系统用例模型、领域模型,用活动图描述系统的整个预测流程,给出了系统的设计与实现;同时,根据实际科研项目,介绍了应用该预测系统进行L.OD预测的一个实际案例。最后,

4、论文重点探讨了利用基于XML数据传输和交换技术、SOAP传输协议的WebServices技术应用于物流需求预测,深入研究了动态WebServices合成技术在其的应用,并提出修正反向链算法,.同时建立一个链表机制记录服务合成路径,使WTOP算法能够方便快捷的将WebService智能合成的方案转换为BPEL4WS,为物流需求预测系统的下一代研发指出了建设性方向。关键词:物流需求预测;四阶段预测模型:UML:动态WebServices合成;修正反向链AbstractWiththedevelopment

5、oftheglobaleconomicintegration,themodernlogisticsplaysamoreessentialroleinthenationaleconomysystem.Increasinglyexpandingthesocietydemandforlogisticspropelsthecentralandlocalgovernmentsandtonsofenterprisestoaccelerateandstrengthenthelogisticalinfrastruc

6、tureconstructionandinvestment.Nevertheless,theindustryneedstosetupasetoftheorysystemofthemodernlogisticsplanningandthelogisticaldemandforecast,whichareemployedtOanalyzeandsolvetheproblemsabouthowtorealizethedevelopmentrulesoflogisticsdemand,andhowtodea

7、lwithlogisticsfacilitieslayout.InlightofL-ODforecasttheoryandotherready—madelogisticsplanningprinciples,thepaperdevelopsalogisticaldemandforecastsystembaseduponL·OD,andputsthesystemintopracticeandresearch.Then,theapplicationprovesthetheoryandprinciples

8、areeffectiveandreliable.Atthebeginning,thepaperintroducestheconnotationandcharacteristicsofthelogisticaldemand,andanalyzesthefundamentalprinciplesandprocessofthelogisticaldemandbaseduponL—OD.Relyingontheserules,thepaperputsforwardsthema

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