物流管理信息系统研究

外文出处：International Conference on Mechatronics & Mate... , 2011

作者：Qingjun Wang , Chengliang Guo

摘  要

物流产业和服务的蓬勃发展，使物流成为现代社会经济不可或缺的利润来源。物流管理信息系统(LMIS)是作为INTE而创建的。基于先进技术要求的物流信息系统高效、流畅地组织和处理物流过程中伴随的信息负责物流管理和业务流程。本文通过对物流企业管理现状的详细分析，提出了适合物流业发展的物流管理信息系统方案。t与线性矩阵不等式的进一步研究。

关键词：物流、管理信息系统、子系统

LMI结构

LMI的主要功能和主要意义如下：

根据物流业的发展，提供多种物流服务。整合物流信息资源。

整合社会物流资源。加快电子商务发展

加强政府对市场的宏观管理和调控能力，保证物流市场信息化管理的规范化。

为工业管理、物流发展和物流计划提供信息化决策手段.

对应的线性矩阵不等式的子系统应以线性矩阵不等式的不同功能为依据，以软件为载体实现上述功能。

LMI可分为七个子系统，包括系统管理、信息管理、事务管理、接口管理、运行管理、配电管理和LO。根据LMI的功能特点预测子系统。无花果。1是lmi中不同子系统的原理图，其中相关的先进技术支持和进一步的研究s除物流预测子系统外，所有子系统均可使用。本文在综合考虑影响物流的因素后，将宏观经济因素引入物流预测分析中。操作因此扩大物流预测方法和影响或改变相应的物流预测与决策子系统。本文还进行了详细的进一步研究了物流预测子系统的系统功能、数据库结构和软件开发。

无花果LMI结构示意图1

LMI的应用技术

现代高科技网络通信技术和计算机管理技术的成功建立依赖于现代高科技网络通信技术和计算机管理技术.。信息技术与多种物流为实现区域物流管理系统的各项设计功能，应采用信息化管理技术。

数据的自动获取和存储。数据和系统的安全管理。日期交流和交互。

信息标准化。在线交易。

物流决策与管理。GIS/GPS技术。

LMI的开发环境设计

由于LMI的施工周期长、成本高，在设计过程中应考虑到系统采用的先进技术。

本文提出采用先进的配送对象技术，设计一种成本低、性能好、稳定性好、扩展性好的物流信息系统。基于我国物流信息技术发展现状的开放标准(J2EE、UML、XML)。

这些推荐的开发技术标准以及平台如表1所示。表1系统平台结构图

所设计的应用系统应具有高度可扩充性，以适应物流发展带来的蓬勃发展和多变的信息服务需求。没有它的服务平台。因此，相关系统应配备适合于Java开发的多数据库的服务器接口，并按照j2ee标准提供Multipl。适用于多种Web服务器接口的web服务器接口，如微软Internet信息服务器和Apache，多平台应用程序的移植Windows NT平台与Unix平台之间可以通过客户端实现，XML属性在系统中也是可用的。

预测子系统的设计与应用

目前常用的方法有指数平滑法、移动平均法、回归分析法、灰色预测法和弹性系数法等。现代物流的发展预测，其中大多数是复杂的，需要大量的计算。定量预测的研究需要高深的数学和优秀的程序。G技能超出了大多数物流工作者的要求，而且大量的计算容易出错，反过来也会影响物流的预测规划。因此，有必要进行设计。适用于现代物流的通用软件开发了定量预测，通过输入相应的原始数据减少误差a，可以方便地预测结果。提高预测效率和质量，为物流发展制定可行、合理的计划。该通用软件被认为适用于定量pred。无论是政府、企业、宏观还是微观领域的物流发展与规划。

物流预测系统的主要功能是对预测项目的数据进行统一的调整，从而预测基于组织结构的物流预测系统的未来发展趋势。根据预测项目的具体要求对数据和相关因素进行分析和处理。物流预测系统的具体功能包括项目预测管理预测选项、原始数据分析、预测结果处理以及系统辅助管理如下：

可视化用户交互系统可以用来预测不同的物流项目。用户可以输入先前建立的相关信息，包括项目名称、预测对象、为便于项目查询和调用与预测相关的历史数据，对数据库存储的预测时间和预测人员信息进行预测。每个项目名称。

预测方法的选择。

VECM法、指数平滑法、回归分析法、灰色预测法和中性网络法是系统提供的选择和预测方法，并提供了必要的接口。新方法或新模式的添加。由于港口物流的复杂性，可以从多种方法中选择一种或多种预测方法进行精确分析。o各自的历史数据和相关因素。同时，用户也可以为同一项目选择不同的预测模型，并对使用该模型时的最佳预测方法进行预测和分析。

由于物流的广泛应用，大量的数据可以用于通用的预测。该系统在自动搜索模型库后，可向用户推荐最优预测模型供用户选择。大用户可以通过数据库管理系统输入、取消、刷新和搜索数据库中可用的数据，或者通过系统用户界面处理数据，然后保存数据操作si。如果没有新项目的相关数据，则在重新输入数据库时必须同时输入数据库。LMI不仅减少了系统用户的数据处理工作量，而且保证了系统的一致性。利用数据挖掘技术对原始数据进行预处理和分析，用于预测的数据。

预测结果处理系统

需要对预测值、预测性能指标(包括预测的相对误差和绝对误差)等预测结果进行统计和处理。本系统再预测结果表明在文本和表格的同时进行文件保存为预测结果，以保持它在决策信息数据库在检查印刷案例随时由用户预测结果。

计算机辅助管理系统

计算机辅助管理系统由系统密码管理和在线帮助组成.。系统密码管理为预测系统提供了安全管理，保证了预测系统的安全。通过提醒用户在对话框中输入他的姓名和密码来阻止数据。此外，还提供在线帮助，以获取多功能板的操作信息，使用户要熟悉系统的主要特点，并在短时间内学会操作本系统。

因此，通过上述结构板的有机组合，实现了物流项目的预测：初步建立了物流项目的预测方案，确定了物流项目的体系和目标。预测对象：统计搜索(输入)和数据处理，然后根据预测对象的特点选择最优预测方法，形成预测，最后p。截取值和预测性能指标将发送给显示和保存。

总结

本文分析了基于数据挖掘的lmi实现的可能性，对系统开发环境、平台支撑技术、设计选择和实现进行了研究。门特。此外，还对数据挖掘与物流管理系统相结合的核心系统物流预测决策系统进行了详细的分析，说明了物流系统的应用。S预测系统给出了预测应用系统的详细原理图，并分析了物流预测子系统的基本功能。

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