【摘 要】
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随着消费者对物流服务的要求越来越高,物流市场的竞争也日益激烈,铁路作为重要的运输方式,需要做出调整,提高自身竞争力。然而当前铁路物流平台功能建设仍不完善,不能进行供需匹配,撮合交易进行,满足消费者需求,导致铁路物流整体水平较低。因此建设智慧化的物流平台,提高铁路物流全程智慧化水平,实现供需匹配,为消费者提供更优的物流方案,成为解决问题的突破口,为此本文主要从以下方面进行了研究:首先,阐述了研究的背
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随着消费者对物流服务的要求越来越高,物流市场的竞争也日益激烈,铁路作为重要的运输方式,需要做出调整,提高自身竞争力。然而当前铁路物流平台功能建设仍不完善,不能进行供需匹配,撮合交易进行,满足消费者需求,导致铁路物流整体水平较低。因此建设智慧化的物流平台,提高铁路物流全程智慧化水平,实现供需匹配,为消费者提供更优的物流方案,成为解决问题的突破口,为此本文主要从以下方面进行了研究:首先,阐述了研究的背景与意义,对智慧物流平台、物流需求预测以及物流供需匹配的国内外研究现状进行了梳理,对智慧物流平台的特征及结构进行了分析,对需求预测及双边匹配相关方法与理论进行了概述,为后文内容提供理论支持。其次,构建ARIMA-BP的组合预测模型,进行铁路物流需求预测,对智慧物流平台下的铁路物流需求进行分析,发现当前铁路物流存在供需不匹配的问题,并通过对供需不匹配原因的分析,指出利用智慧物流平台进行供需匹配的必要性。再次,在分析当前智慧物流平台发展现状的基础上,设计了智慧物流平台下铁路物流供需匹配的逻辑框架,构建信息筛选模型,消除货物间冲突,并通过对供给方和需求方交易意愿的分析和量化,以供需双方交易意愿最大化为目标,构建了供需匹配模型,并选择量子遗传算法对模型进行求解。最后,通过收集用户需求信息,在MATLAB中对构建的供需匹配模型进行仿真,通过对仿真结果分析可知,与当前铁路物流运输组织相比,提高了匹配速度、简化了列车编组工作、减小了空载率、提高了经济效益,并针对仿真结果提出相应的对策建议,为在铁路物流平台进行供需匹配提供参考依据。
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