基于深度学习与预检故障数据库的物流配送精准响应

作     者：冯康健 冯乐乐 FENG Kangjian;FENG Lele

作者机构：国能铁路装备有限责任公司沧州机车车辆维修分公司河北沧州061113 国能铁路装备有限责任公司沧州分公司河北沧州061100 

基　　金：神华铁路装备有限责任公司2021年第一批科技创新项目(项目编号:TZKY-21-04) 

出 版 物：《粘接》 (Adhesion)

年 卷 期：2025年第52卷第2期

页      码：137-140页

摘      要：针对常规的物流配送需求响应模型,在物流需求的预测上未考虑到预检故障,导致物流配送效率较低问题,提出基于深度学习与预检故障数据库的精准物流配送需求响应模型。以预测的需求参数为基础,通过深度学习网络结构,将物流配送分为3种类型,对响应影响参数权重进行计算,根据计算参数建立响应规则,结合响应规则与因素影响权重,以LSTM结构作为模型的基础结构,在物流配送产生需求时,形成物流响应,从而形成物流配送需求响应模型。结果表明,所设计的精准物流配送需求响应模型,能够提高物流配送的效率。

主 题 词：深度学习 预检故障数据库 精准物流配送 需求响应 LSTM结构 

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 1202[管理学-工商管理类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 020205[020205] 08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-5922.2025.02.036

馆 藏 号：203157343...