[发明专利]快递物流中心位置的确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及物流运输领域，公开了快递物流中心位置的确定方法、装置、设备及存储介质，用于提高确定新的快递物流中心的位置的效率。快递物流中心位置的确定方法包括：利用模糊评价矩阵对每个快递物流中心对应的多个基础指标数据进行分析，分别确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重；根据预置评价标准每个基础指标数据的权重，在每个快递物流中心对应的多个基础指标数据中确定指标数据主成分；将每个快递物流中心的指标数据主成分输入至预置的神经网络，利用预置的神经网络对每个快递物流中心的指标数据主成分进行计算，得到多个快递物流中心的评分数值；通过比对多个快递物流中心的评分数值，确定建立新的快递物流中心的位置。

技术领域

本发明涉及物流运输领域，尤其涉及一种快递物流中心位置的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着电子商务、快递业以及居民销售水平的飞速发展，越来越多领域的企业均通过快递物流运输中心进行货物邮寄，因此货物配送的好与坏是评判一个快递物流运输中心好坏的标准之一。一般情况下，快递物流运输中心的配送网点会设置在交通设施便利、区域经济优良、人口密度大和房租地价便宜的位置，这会直接影响快递物流运输中心的企业运营成本、业务数量和核心竞争力。但这样设置快递物流运输中心的位置会使得较为偏远地区的用户难以邮寄货物，以致于邮寄快递的效率低下。

现有确定快递物流中心的位置的方式中，往往因考虑的影响因素过多，导致确定快递物流中心的位置的选址时间过长，错过了建立快递物流中心的最佳时机，确定快递物流中心的位置的效率低下。

发明内容

本发明提供了一种快递物流中心位置的确定方法、装置、设备及存储介质，用于提高确定新的快递物流中心的位置的效率。

本发明第一方面提供了一种快递物流中心位置的确定方法，包括：获取多个快递物流中心对应的多个基础指标数据，利用模糊评价矩阵对每个快递物流中心对应的多个基础指标数据进行分析，分别确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重，所述基础指标数据用于指示影响快递物流中心综合评价的因素；根据预置评价标准和每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重，在每个快递物流中心对应的多个基础指标数据中确定指标数据主成分；将每个快递物流中心的所述指标数据主成分输入至预置的神经网络，利用所述预置的神经网络对所述每个快递物流中心的所述指标数据主成分进行计算，得到多个快递物流中心的评分数值；通过比对所述多个快递物流中心的评分数值，确定建立新的快递物流中心的位置。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取多个快递物流中心对应的多个基础指标数据，利用模糊评价矩阵对每个快递物流中心对应的多个基础指标数据进行分析，分别确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重包括：获取多个快递物流中心对应的多个基础指标数据；基于模糊评价矩阵建立每个快递物流中心的指标因素集，所述指标因素集为影响快递物流中心评价的因素集合，且所述指标因素集包括所述基础指标数据；建立每个快递物流中心的指标评价集，所述指标评价集用于评价所述指标因素集中的每个指标因素；利用所述指标评价集对所述指标因素集中的每个指标因素进行模糊评价，确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述利用所述指标评价集对所述指标因素集中的每个指标因素进行模糊评价，确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重包括：利用所述指标评价集建立所述指标因素集中每个指标因素的单因素模糊矩阵，得到多个单因素模糊矩阵；按照预置的排列顺序整合所述多个单因素模糊矩阵，建立单因素评价矩阵；利用所述单因素评价矩阵和预置的因素权向量构建指标的综合评价模型；通过所述综合评价模型确定每个快递物流中心对应的每个基础指标数据的权重。