物流定价预测与蔬菜叶图像分类:机器学习与深度学习的应用
1. 物流定价预测
物流管理作为供应链过程的重要组成部分,旨在组织、执行和调节货物、服务及相关信息从源头到消费地的有效流动和存储,以提升客户满意度。然而,由于自由化、运输领域国家干预减弱、客户行为变化、技术创新、企业实力增强以及贸易全球化等多种因素,精确确定供应链定价仍是一个难题。
为解决这一问题,有人提出了“Quad Mount Fabricated Deep Fully Connected Neural Network (QMF - DFCNN)”来预测物流定价。该方法使用从KAGGLE机器学习仓库获取的供应链定价数据集,此数据集包含32个特征和10,037条物流详细信息,并对缺失值进行了处理。
1.1 研究方法
- 数据处理 :
- 对数据集进行缺失值计算和推理统计分析,以查看目标与数据的相关性。
- 通过计算每个输入数据信息的均值来估计不完整数据,公式如下:
[sR_{ij} = \frac{1}{n} \sum_{k = 1}^{m} (sR_{ij})_k] - 处理和分析供应链定价数据集,包括空值估计和缩放,公式为:
[S’ = \frac{1}{X} \sum_{s = 1}^{31} S’_s] - 计算属性的插补方差,最终得到无缺失值的最终数据,其总方差通过以下公式计算:
[EndDataset = SW’ + \left(\frac{s + 1}{s}\right) \times BValue]