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基于人工智能的物流行业大数据分析模型构建

TOC\o1-2\h\u20864第一章绪论 3

41151.1研究背景 3

258001.2研究目的与意义 3

206811.3研究方法与框架 4

153821.3.1研究方法 4

253881.3.2研究框架 4

3620第二章物流行业大数据概述 4

232982.1物流行业大数据的定义 4

163292.2物流行业大数据的来源与类型 4

208042.2.1数据来源 4

142252.2.2数据类型 5

260822.3物流行业大数据的特点与应用 5

253372.3.1特点 5

42282.3.2应用 5

8864第三章人工智能在物流行业的应用 6

165133.1人工智能技术概述 6

155983.2人工智能在物流行业的应用现状 6

34283.2.1仓储管理 6

130543.2.2运输调度 6

12003.2.3货物追踪 6

291323.2.4供应链管理 7

181243.3人工智能在物流行业的应用前景 7

271363.3.1智能化仓储 7

297523.3.2自动化运输 7

109473.3.3个性化服务 7

136893.3.4绿色物流 7

16512第四章物流行业大数据分析模型构建 7

152034.1物流行业大数据分析模型框架 7

241994.2数据预处理方法 7

170594.3特征工程与选择 8

212244.4模型构建与优化 8

15550第五章数据挖掘算法在物流行业中的应用 9

322565.1关联规则挖掘 9

45735.2聚类分析 9

50045.3分类算法 9

189725.4时间序列预测 10

22850第六章机器学习在物流行业大数据分析中的应用 10

87646.1机器学习概述 10

305256.1.1定义与发展 10

283826.1.2机器学习的分类 10

206716.2支持向量机 10

27476.2.1基本原理 10

205066.2.2应用场景 10

121466.3神经网络 11

99156.3.1基本原理 11

219826.3.2应用场景 11

191146.4集成学习 11

251146.4.1基本原理 11

12816.4.2应用场景 11

165346.4.2.1Bagging 11

166806.4.2.2Boosting 11

12636.4.2.3Stacking 11

2773第七章深度学习在物流行业大数据分析中的应用 12

246777.1深度学习概述 12

228147.2卷积神经网络 12

136057.3循环神经网络 12

305057.4自编码器 12

29890第八章物流行业大数据分析模型评估与优化 13

79908.1模型评估方法 13

111528.1.1准确率评估 13

171728.1.2混淆矩阵 13

265598.1.3ROC曲线与AUC值 13

54528.1.4交叉验证 13

251918.2模型优化策略 13

165118.2.1特征工程 14

168738.2.2参数调优 14

263118.2.3模型融合 14

185058.2.4迁移学习 14

43868.3模型泛化能力分析 14

54888.3.1留一法 14

141228.3.2K折交叉验证 14

93418.3.3自适应学习 14

24798.4实际案例分析 14

9352第九章物流行业大数据分析模型在实际应用中的挑战与对策 15

161029.1数据质量问题 15

42229.1.1问题概述 15

218369.1.2对策 15

181909.2模型可解释性 15

108679.2.1问题概述 15

109359.2.2对策 15

279759.3数据隐私与安全 15

213599.3.1问题概述 15

285749.3.2对策 16

262519.4实施与推广挑战 16

145979.4.1问题概述 16

37829.4.2对策