基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究

为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考.

全球运输系统观照下第四方物流的发展分析

当代全球运输系统作为一个高度动态发展的过程,其组织、治理、地理位置等方面已经发生了显著变化。在分析第一方、第二方和第三方物流运输系统的环境下,提出第四方物流的发展特点。

数字化背景下国际物流企业财务管理策略

国际物流企业财务管理具有数字化趋势、管理难度大等特点,因此对相关内容研究可以更好地解决实际问题。本文以数字化背景为基础,指出国际物流企业财务管理特点及意义,分析了国际物流企业财务管理中面临的风险,进而提出数字化背景下国际物流企业财务管理策略。

基于OBE-CDIO理念的高职物流人才培养模式研究

OBE和CDIO这两种先进的工程教育模式为我国高等职业物流教育改革与发展提供了新的理念。OBE强调以成果为导向,CDIO则系统地提出具有可操作性的能力培养、全面实施以及检验测评标准。二者各有所长,且形成优势互补。将OBE-CDIO理念引入高职物流教学改革中,能够满足当前社会对高素质技能型物流人才的需求。

基于大数据的物流配送路径优化研究

本文提出基于大数据设计了新的物流配送路径优化方法。首先选取了优化目标,设计了优化算法,然后基于大数据构建了优化模型,实现了配送路径优化。实验结果表明:设计的方法能有效缩短配送路径,减少配送成本,提高配送效率,有一定的应用价值。

基于发展中国家物流服务业的基础结构转型研究

截止至目前的讨论表明,物流服务业是一项不容忽视的作业活动,即便是制造商和零售商都必须利用它来实现整个作业流程。然而对物流自身的基本结构在各生产网络中的经济转型却鲜有人研究。本文基于发展中国家物流业的战略方针,并同时遵循各不同类型的生产网络和全球价值链,对物流业中的产品、功能和链的转型进行剖析和研究。