| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究结构 | 第15-17页 |
| 第2章 城市物流配送中心相关理论介绍 | 第17-28页 |
| 2.1 城市物流配送概念 | 第17-18页 |
| 2.2 城市物流配送中心的分类 | 第18-21页 |
| 2.3 城市物流配送中心的功能 | 第21-22页 |
| 2.4 城市物流配送中心的作用 | 第22-23页 |
| 2.5 城市物流配送中心选址的影响因素 | 第23-25页 |
| 2.6 城市物流配送中心的选址原则 | 第25-26页 |
| 2.7 城市物流配送中心选址的步骤 | 第26-27页 |
| 2.8 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 城市物流配送中心传统选址方法分析及运算 | 第28-37页 |
| 3.1 城市物流配送中心选址的常用方法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 定性方法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 定量方法 | 第29-30页 |
| 3.2 传统选址方法案例运算 | 第30-36页 |
| 3.2.1 实例问题背景 | 第30-31页 |
| 3.2.2 交叉中值模型城市配送中心算例分析 | 第31-33页 |
| 3.2.3 Baumol&Wolfe模型城市配送中心算例分析 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于地理网格和极端学习机的选址方法 | 第37-52页 |
| 4.1 地理网格介绍 | 第37-45页 |
| 4.1.1 地理网格概述 | 第37-38页 |
| 4.1.2 地理网格理论在选址中的应用 | 第38-40页 |
| 4.1.3 地理网格理论在本文的应用 | 第40-45页 |
| 4.2 极端学习机介绍 | 第45-49页 |
| 4.2.1 极端学习机概述 | 第45-47页 |
| 4.2.2 极端学习机在城市配送中心选址中的应用 | 第47-49页 |
| 4.3 结合地理网格和极端学习机的选址方法 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于地理网格和极端学习机的城市配送中心选址方法实例 | 第52-64页 |
| 5.1 基于地理网格和ELM的实例选址分析 | 第52-61页 |
| 5.1.1 影响因素选取 | 第52-53页 |
| 5.1.2 覆盖面积计算 | 第53-57页 |
| 5.1.3 ELM算法模型拟合及准确性分析 | 第57-60页 |
| 5.1.4 应用选址模型算例结果 | 第60-61页 |
| 5.2 预测方法比较 | 第61-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |