【摘 要】
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近年来,电子商务飞速普及促进了快递末端物流的急速发展。由于我国第三方快递物流企业总体上处于“多、散、乱”的前期发展阶段,大部分快递物流企业信息化、末端服务规范化程度低,物流服务较为单一,造成服务质量低和服务水平差。针对快递业务量预测问题,仅考虑传统的预测指标不足以满足顾客多样化快递物流需求。因此,本文将服务性指标纳入预测指标体系。而如何筛选出服务性的预测指标,利用服务性指标来预测快递业务量,以减少
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近年来,电子商务飞速普及促进了快递末端物流的急速发展。由于我国第三方快递物流企业总体上处于“多、散、乱”的前期发展阶段,大部分快递物流企业信息化、末端服务规范化程度低,物流服务较为单一,造成服务质量低和服务水平差。针对快递业务量预测问题,仅考虑传统的预测指标不足以满足顾客多样化快递物流需求。因此,本文将服务性指标纳入预测指标体系。而如何筛选出服务性的预测指标,利用服务性指标来预测快递业务量,以减少预测误差,并结合预测结果找出关键影响指标进而提高快递业务量及其服务质量是本研究拟解决的关键问题。本文以韵达快递作为研究对象,通过SWOT分析法、结构方程模型以及RBF神经网络预测模型对该快递公司的业务量进行预测,以减少韵达快递业务量预测的误差,同时考虑物流服务质量对预测结果的影响,构建多因素韵达快递业务量预测指标体系进行预测研究。首先,通过梳理、分析韵达快递的物流服务现状与业务量现状及二者之间关系,找到韵达快递业务量预测存在的问题;其次,针对韵达快递预测指标选取存在的问题,初步构建了关于快递业务量预测的直接服务性与间接服务性预测指标体系。该指标体系包括定性指标与定量指标两部分,其中定性指标部分采用结构方程模型结合问卷调查法,通过设计量表与问卷选取可预测全国快递业务量的直接服务性预测指标,进而筛选出可预测韵达快递业务量的指标并完成韵达快递业务量预测指标体系的构建;再之构建RBF神经网络预测模型对韵达快递业务量进行预测研究,同时构建GM（1,1）预测模型、无偏RBF神经网络预测模型与其进行对比分析;最终,利用敏感性分析识别直接服务性关键指标,根据敏感性分析结果及预测指标选取结果,从提升物流服务质量与提升快递业务量两个方面对韵达快递的运营提出对策与建议。
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