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摘要
第1章绪论
1．1研究背景
1．1．1在线零售的兴起与发展
1．1．2在线零售分仓备货的必要性
1．1．3在线零售分仓备货策略的研究受到广泛关注
1．2问题的提出
1．2．1基于数据驱动的在线零售需求预测
1．2．2基于需求预测的在线零售分仓备货策略
1．3研究目标与研究意义
1．3．1研究目标
1．3．2研究意义
1．4研究内容与研究方案
1．4．1研究内容
1．4．2研究思路
1．4．3研究方法
1．4．4技术路线
1．5本文章节安排
第2章相关研究文献综述
2．1文献检索情况概述
2．1．1文献检索范围分析
2．1．2相关文献情况分析
2．1．3学术趋势分析
2．2关于需求预测的研究
2．2．1基于定性分析的需求预测
2．2．2基于模型驱动的需求预测
2．2．3基于数据驱动的需求预测
2．3在线零售的分仓备货策略研究
2．3．1分仓备货策略的起源
2．3．2分仓备货策略
2．4已有研究成果的贡献与不足的评述
2．4．1主要贡献
2．4．2不足之处
2．4．3对本文研究问题的启示
2．5本章小结
第3章相关研究理论基础
3．1基于数据驱动的需求预测研究
3．1．1数据驱动的概念及特点
3．1．2数据驱动在库存管理中的应用
3．1．3基于BP神经网络模型的需求预测
3．2在线零售分仓备货策略研究
3．2．1在线零售的概念及特点
3．2．2在线零售分仓备货策略的定义
3．2．3分仓备货策略的特点
3．3遗传算法
3．3．1遗传算法的概念
3．3．2遗传算法的基本步骤
3．4本章小结
第4章基于数据驱动的在线零售需求预测模型
4．1在线评论数据和历史需求数据的获取及处理
4．1．1数据的获取
4．1．2数据的处理
4．2基于在线评论的情感分析
4．2．1评论特征与观点信息提取
4．2．2情感强度计算
4．3考虑在线评论和历史需求数据的BP神经网络需求预测模型
4．3．1 BP神经网络模型的基本结构
4．3．2 BP神经网络模型的学习过程
4．3．3 BP神经网络模型需求预测步骤
4．3．4预测误差检验
4．4本章小结
第5章基于需求预测的在线零售分仓备货策略
5．1问题描述及模型假设
5．1．1问题描述
5．1．2模型假设
5．2在线零售商品分仓备货过程中的成本及运输时间分析
5．2．1分仓备货过程中运输成本分析
5．2．2代发仓库的仓储成本分析
5．2．3延期交货的惩罚成本分析
5．2．4商品运输时间分析
5．3．1模型构建
5．3．2约束条件分析
5．4分仓备货模型求解及分仓备货策略分析
5．4．1遗传算法设计
5．4．2分仓备货策略分析
5．5本章小结
第6章应用研究：基于数据驱动的菜鸟物流分仓备货策略
6．1背景分析
6．1．1菜鸟物流的介绍
6．1．2问题描述
6．2数据采集及处理
6．2．1数据采集规则
6．2．2数据采集结果
6．2．3在线评论数据和历史需求数据的处理
6．3基于BP神经网络模型的需求预测
6．4基于需求预测的分仓备货策略
6．4．1基于需求预测的分仓备货模型构建及求解
6．4．2结果分析
6．5本章小结
第7章结论与展望
7．1主要研究结论
7．2主要贡献
7．3研究局限
7．4研究工作展望
参考文献
致谢
东北大学;
