| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 物流过程中运力资源调度匹配的研究 | 第13页 |
| 1.2.2 货运车辆信誉评价等级及模糊综合评价法的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 BP神经网络专家系统用于多目标评价的研究 | 第14-15页 |
| 1.3 论文结构及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文结构及主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的技术路线 | 第15-17页 |
| 第2章 运力调度评价指标体系构建 | 第17-30页 |
| 2.1 运力调度系统描述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 运力调度系统架构 | 第17页 |
| 2.1.2 运力调度流程 | 第17-19页 |
| 2.2 多目标评价问题常用方法概述 | 第19-20页 |
| 2.3 评价指标的确定 | 第20-22页 |
| 2.3.1 评价指标确定准则 | 第20-21页 |
| 2.3.2 评价指标确定流程 | 第21-22页 |
| 2.4 运力调度评价模型及评价体系构建 | 第22-23页 |
| 2.4.1 总体评价指标构建 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于客户反馈的货运服务评价指标系构建 | 第23页 |
| 2.5 指标含义及指标数据预处理 | 第23-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于客户反馈的公路物流货运服务评价 | 第30-38页 |
| 3.1 模糊综合评价法原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 模糊综合评价法构成 | 第30页 |
| 3.1.2 模糊综合评价法评价步骤 | 第30-34页 |
| 3.2 模糊综合评价法在货运服务评价中的应用 | 第34-37页 |
| 3.2.1 确定评价对象因素集、评语集 | 第34页 |
| 3.2.2 FAHP求解指标权重 | 第34-36页 |
| 3.2.3 单因素评价生成模糊综合评价结果 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于BP神经网络的运力调度评价模型 | 第38-58页 |
| 4.1 BP神经网络模型 | 第38-39页 |
| 4.1.1 神经元结构 | 第38-39页 |
| 4.1.2 BP神经网络结构 | 第39页 |
| 4.2 BP学习算法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 BP算法原理 | 第39-43页 |
| 4.2.2 BP算法实现 | 第43-44页 |
| 4.2.3 标准BP算法改进 | 第44-46页 |
| 4.3 基于BP神经网络模型的运力评价实现 | 第46-57页 |
| 4.3.1 基于BP神经网络模型的运力评价实现原理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 BP网络样本准备 | 第47-51页 |
| 4.3.3 运力评价BP网络模型结构及参数设计 | 第51-52页 |
| 4.3.4 BP网络模型训练测试及分析 | 第52-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 PSO算法优化BP神经网络 | 第58-65页 |
| 5.1 PSO算法原理 | 第58-60页 |
| 5.2 PSO算法优化BP神经网络原理 | 第60-62页 |
| 5.3 训练测试及分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 基于BP神经网络的运力调度评价模型应用 | 第65-70页 |
| 6.1 仿真系统设计 | 第65-68页 |
| 6.1.1 仿真系统总体设计 | 第65-66页 |
| 6.1.2 仿真系统功能设计 | 第66-68页 |
| 6.2 案例分析 | 第68-69页 |
| 6.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录A 客户服务评价指标FAHP评价表 | 第76-77页 |
| 附录B 运力调度模糊综合评价表 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第79页 |
