数据驱动的公路货运合同物流投标报价模型

提出了一种基于数据驱动的公路货运合同物流的投标报价模型,该模型综合了国内生产总值、燃油价格、市场需求、货物重量、运输距离、承运商、货车长度七个因素,从而提高了第三方物流企业的投标预测水平。针对运输成本的非线性特征,利用BP神经网络模型,通过案例分析获得的实证数据进行训练,对短期报价进行预测。另外,利用遗传算法提高搜索性能。通过与多元线性回归算法和BP算法进行比较,提出的混合GA-BP算法具有较佳的准确度和性能。该研究为第三方物流公司带来的启示在于,历史数据在公路货运合同物流的招标报价决策中是有价值和有效的。