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《北京交通大学》 2014年
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基于BP神经网络的港口货运运营风险控制研究

王瑞  
【摘要】:港口是供船舶安全进出和停泊的运输枢纽,是水陆交通的集结点。随着港口规模的增大、吞吐量的上升,港口客户逐渐增多和分散,带来了港口收入的逐年增加。同时,由于对客户信用程度、付款能力等信息了解不准确,导致欠款用户增多、欠款金额上升以及付款时间迟缓,增加了港口企业的损失,因而需要加强港口风险规避。由于客户散、杂、多,客户风险控制需要引入客户分类管理。目前,客户分类已经应用到诸如保险、零售、风险投资等领域,而且客户分类的目的主要是提高利润和减小投资风险等。对于港口客户分类的研究还不完善,目前还没有进行适用于港口运营风险控制的客户分类研究,本文通过分析客户在港特点,引入客户分类管理,抽取出适用于港口风险控制的客户分类指标,并针对不同等级的客户制定相应的风险规避措施。 本文以某港口信息化建设现状为研究背景,以客户分类和流程优化为手段,以港口运营风险控制为目的。在研究客户分类、港口风险控制的基础上做了如下研究:第一,分析港口现有流程中存在的问题,以及这些问题对港口运营风险产生的影响。第二,研究基于BP神经网络的客户分类算法,进行BP神经网络算法的改进研究。第三,分析港口客户分类指标,构建适合港口的客户分类模型,然后实现BP神经网络训练和客户分类。第四,将客户分类结果应用到风险控制:根据客户分类结果对现有流程进行优化,分析客户从签订合同、业务办单、财务费收到计费的流程,实现以运营风险控制为目的的流程优化设计。最后,利用J2EE技术实现优化后的流程,达到基于客户分类的辅助决策和运营风险控制的目的。
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