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基于案例推理的物流需求预测系统的研究与实现

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摘要

随着经济的发展,我国物流规模持续增长,物流企业的信息化建设越来越深化,各种信息技术被广泛应用于物流作业的各个环节。物流企业在日常工作中需要根据物流市场的需求,编制科学合理的物流储运计划,以配置多种物流资源,节省和降低物流储运成本。对物流需求的预测是有效编制物流储运计划的关键。但是,当前的工作模式则主要靠人的经验来估算,预测结果粗糙、随意及不精确。如何提高物流需求预测的准确性和有效性,对增强物流企业的竞争力,具有十分重要的作用。
　　 本文基于研究室承担的一个大型物流企业的信息化建设项目,以实现一个智能化的物流需求预测系统为目标,根据物流需求预测的特点,通过分析相关技术领域的发展状况,提出了采用基于案例推理的方法,通过搜索和匹配曾经发生过的类似的案例,用以预测下一个周期的物流需求,从而辅助物流企业编制有效的物流储运计划。
　　 本系统设计了一个层次化的体系结构,主要建立了案例库管理和案例推理两大子系统。在案例库的构建中,建立了基于框架的案例表示法；应用平均覆盖度算法来确定案例特征属性的权重；在案例库的组织中,运用K均值聚类算法对案例进行聚类,以加快案例检索速度；在案例推理中,设计了三级特征识别检索策略,运用最近邻相似度计算方法,实现相似案例的检索匹配,并结合人机交互的案例调整方式,完成案例推理过程,产生物流需求预测数据。同时,本文建立了案例特征权重的自学习机制,以增强物流需求预测系统的学习能力,提升了系统的智能性。
　　 本文实现的物流需求预测系统已在深圳市的一家大型物流企业进行了试运行,通过对历史数据的测试及比对分析,说明了基于案例推理方法在物流需求预测中的有效性。

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