5篇关于物流信息平台的计算机毕业论文

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中小型物流企业物流信息平台设计与实现

这是一篇关于电子商务,物流信息平台,SSH框架,系统建设的论文, 主要内容为随着全球化和互联网的告诉发展,商品流通、财务管理和成本运作的速度加等等共同构成社会生产的变化。现如今流通和各种各样的操作经营,使物流企业的需求的仓储系统以及物流信息平台的搭建要求必须规模化,物流途中使用的设施设备必须更加的一体化、现代化以及多元化,物流成本优势是每一个物流企业的核心竞争力。随着当今分布式信息技术以及通信技术的飞速发展,建立一个新的信息通信技术成为了当今各大物流企业都迫切的需要的技术,该项技术的发展可以是独立于任何平台及数据库的,并且具有更好的互操作性和集成性,从而使得技术开发人员开发一个方便、易于使用的应用。在Web能满足这些要求。Web架构对于现阶段分布式信息系统都提出了一系列的解决方案和措施,为每个DEMOL和网络信息系统系统进行数据交换和集成应用系统。针对上述问题,本文主要设计实现了一个中小型企业物流信息平台,主要工作包括以下内容:1、对本信息系统的理论概念进行概述,分析系统开发的不足,通过对MVC模式以及JAVA EE平台的相关技术的基础之上,通过设计将其与流行配出的现阶段流行的开源框架进行相应的结合分析应用,进而分析提出一种全新的B/S模式信息平台。2、本文通过对本系统的相应的设计原则以及功能目标进行分析,针对系统的需求分析和业务流程进行详细的分析阐述,针对系统的总体框架,设计出相应的系统形态架构和模型图,详细设计了用户的权限问题。3、系统的具体实现是根据本系统的相应总体的设计原则,并通过对三个开源框架的结合,重新设计出一个分层、MVC和低耦合的系统框架,对系统功能进行分析,对系统的凭条功能设计和实现,逐步实现了系统的表示层和对象的持久化方案。系统采用页面强化装饰框的图层样式的统一,并在实现采用分级测试,系统的过程,保证了系统的可靠性。主要的工作项目有包括:细致的介绍了小型和中型物流企业的物流信息平台,分析了传统的小型和中型物流企业的物流信息平台的概念,基于该模型和JAVA企业应用开发平台技术,同时结合将当下三大流行的组合开源框架技术,设计实现了中小型物流企业物流信息平台。

中小型物流企业物流信息平台设计与实现

面向物流信息平台的车货匹配推荐研究

这是一篇关于物流信息平台,车货匹配,推荐系统,协同过滤,交易满意度,直觉模糊集的论文, 主要内容为公路货运是物流运输中占据主导地位的运输方法,公路运输的方便灵活可以使得货物实现点对点的运输,公路运输中承运方主体种类繁多,其中个体户、物流专线公司占据较大比重。我国公路货运中长期存在信息闭塞,车货双方较难沟通,空载率较高等问题,这极大的影响了物流领域的效率。随着物流信息化和互联网技术的发展,出现了大量的物流信息平台,这些平台将货物与车辆的信息进行整合,呈现给用户供其选择,虽然平台拥有大量信息,但是由于平台的功能限制,有些平台只是对车货信息进行简单的陈列,车货匹配问题并没有得到很好的解决。实际上,车货的有效匹配不仅可以有效的提高双方交易的成功率,降低双方进行选择的时间成本,还能够增加用户粘性,有利于平台的长远发展。所以本文针对物流平台的车货匹配问题进行了研究,考虑到大量的研究对承运方定义太过笼统,没有根据实际进行细分,故本文根据承运方的特点将其划分为个体户和物流专线公司。针对个体户,构建了基于推荐算法的推荐模型;针对专线公司,构建了基于车货双方满意度的匹配模型。并利用平台真实数据对模型进行了验证。首先,通过文献阅读以及理论分析,梳理了国内外关于车货匹配的研究现状和进展,通过现状研究和调研分析出存在的问题及不足,其次介绍了物流信息平台、网络货运等,同时介绍了推荐系统理论和双边匹配理论对本文的支撑作用。然后针对信息平台中大量的个体户,对车货匹配问题进行了详细的阐述,明确匹配的对象,归纳了匹配的模式,结合基于内容的方法、基于标签的方法和协同过滤方法分别建立了给托运人推荐司机、给司机推荐货源的车货推荐模型。针对专线公司,对交易双方的满意度进行分析,选取影响双方交易意愿的指标因素,对指标进行量化,以托运满意度和承运满意度最大化为目标构建了车货匹配模型,接着利用线性加权法对模型求解。此外,针对实际中平台会根据运营状况,使得匹配的结果偏向于某一方,以增大对该方的吸引力,提高该群体对平台的忠诚度,本文引入直觉模糊相关知识来改进模型,并模仿梯度下降算法进行交互求解,以满足平台的需求。最后,通过平台的车货信息对模型进行了验证,证明了本文模型的有效性和实用性。本文构建的模型分别针对在托运人主体中占据主要地位的个体户和专线公司,为车货匹配双方提供了较好的匹配方法,为解决交易过程中的匹配效率低下和装载率低等问题提供了参考,同时也给当前物流信息平台开发匹配推荐方法提供了一定的思路。

基于物流信息平台的数据挖掘系统的设计与实现

这是一篇关于物流信息平台,数据挖掘,需求分析,系统设计,可视化的论文, 主要内容为物流信息化的迅速发展使得物流数据规模呈几何级增长。目前的众多物流信息平台拥有庞大数据库,但其中的数据却缺乏有效的分析和挖掘,从而隐藏了数据背后的规律和价值,因此建立一个基于物流信息平台的数据挖掘系统十分必要。本文主要基于国家交通运输物流公共信息平台的数据进行数据挖掘系统的设计与实现。首先对系统进行了需求分析,然后设计了聚类分析、运输优化和统计分析三大功能模块,最后实现了系统。为运输交管部门、企业和个人用户的决策提供了有效的科学依据。本文研究的主要工作和成果:(1)进行了基于物流信息平台的数据挖掘系统的需求分析,梳理了国家交通运输物流公共信息平台的现有数据,提出了系统建设目标,确立了危险品运输聚类分析、运输优化分析和统计分析三大数据挖掘的功能模块,并且针对每一功能提出了更详尽的需求场景描述,共提出了 12个数据挖掘需求场景。(2)对基于物流信息平台的数据挖掘系统进行了设计,包括系统的总体设计、系统数据库设计和算法的设计。其中,系统设计部分分别从设计方案、总体架构、功能子模块和操作流程四个方面进行了全面设计;系统数据库设计中,使用E-R图描述了数据库的概念模型,并采取我国经纬度数据进行网格的划分,最终建立了 8张主要的数据表;算法设计中,聚类分析模块采用了 K-means算法对国家物流信息平台的重点危险品运输数据的进行聚类分析,路径寻优模块将关联规则算法和A*算法相结合,实现路径寻优,统计分析模型借助可视化工具Qliksense进行了货品行业用途分析和区域货品载重能力分析。(3)开发实现了基于物流信息平台的数据挖掘系统,系统集成了三个模型的功能,以物流信息平台的数据为数据源,对18个挖掘和分析场景下的结果进行可视化展示,并将挖掘出来的知识与传统经验形成的结果加以比较,验证了挖掘系统的合理性。