一、前言
随着全球经济一体化进程的不断加速和现代信息技术的蓬勃发展，快递业作为物流业的重要分支，因其高效便捷的包装、仓储、报关物流等服务，在最大可能实现社会化分工的同时也持续着良好的发展态势。快递网点是快递企业的重要节点，它能够在商品的汇集、搬运、分类、卸载、中转等方面提供综合服务，是整个快递链条最基层的部分，与消费者接触最为广泛，具有重要的战略地位。它的建设经营对某个片区物流的发展具有重要的作用，甚至对周边经济发展产生很大影响。据相关统计，我国快递业的发展指数目前已达到282.4，比上年增长70.8%，且近４年的增速年均达到29.6%。由此可见，快递业作为一类发展前景和市场潜力巨大、成长机遇和竞争挑战并存的新兴产业，其影响力业已渗透到城市生活的方方面面。快递网点选址不当将不能满足快递发展要求，造成重大的资源浪费。
鉴于其网点布局会对企业市场竞争力的提升和可持续发展产生至关重要的影响，根据我国快递企业服务网点的盈利水平、业务流程、配送网络、快递网点布局等实际情况，分析我国快递企业在网点选址中采用BP神经网络算法的必要性和可行性。并结合相关学术理论和数学模型，以网点选址为基础，在考虑网络结构、网点中心性、网络运营经济性的前提下，科学布局快递网点的选址中心，合理规划其对应的服务区域和配送路径，构建实际可行的快递企业物流体系。本文在影响快递网点因素分析的基础上，运用定性和定量分析相结合的方法，利用BP神经网络算法来解决快递网点选址中的影响因素的重要排序问题。希望能对企业和行业的网点规划具有很好的借鉴意义并提供一定的理论指导和实践参考。
二、国内外研究现状
2.1国外研究现状
国外关于快递网点布局的研究多从经济地理学的角度出发，探究网点布局与城市内部各职能空间分布的相互关系。Thompson R G [1]这本书包含了一些基本的逻辑知识，包括建模、评估和规划城市货物运输系统。Snežana Tadić，Slobodan Zečević ，Mladen Krstić[2]提出城市物流旨在提高效率，减轻物流过程和活动，支持城市的可持续发展并介绍了在城市内部实施物流链以凸显复杂性解决复杂城市物流系统的问题。Raphaeuml;lle Ducret[3]对法国CEP部门和城市包裹递送部门参与者的访谈以及与其他欧洲国家的比较，基于示例和分析了该部门的变化，动因并提供了准确的图片和未被充分研究的部门的数字。本文还重点介绍了新细分市场的一些未来前景，例如该细分市场的合并和跨境电子商务的兴起。Melodena Stephens Balakrishnan[4]着眼于新的初创企业，其增长和扩展融资计划以及它如何在以大型企业为主导的行业中获得竞争优势,继而得知实现可持续增长的途径是利用有机增长，收购和战略联盟来实现。Eleonora Morganti，Saskia Seidel，Corinne Blanquart，Laetitia Dablanc ，Barbara Lenz[5]在欧洲，过去十年来购物习惯发生了快速变化，现在有很大一部分消费者在网上购物。实体商品的电子商务对专用送货服务产生了巨大的需求，并导致最后一英里的物流越来越困难。特别是在线消费者首选的送货上门服务，导致包裹流的雾化，从而在市区内引起特殊问题。但是，替代的交付解决方案正在迅速发展，尤其是在大都市地区。本文的目的是比较法国和德国包裹交付运营商开发的替代家庭交付的替代方案，这些运营商在商店和自动储物柜网络中建立了取货点。
2.2国内研究现状
国内快递网点布局的研究，多从快递企业的角度出发，着重探讨有利于快递企业经济发展的网点布局与优化方案。张晶蓉，曹沙沙，王振肖，曾小红[6]研究大学城内智能快递柜服务网点的选址布局，建立了以网点个数最少为目标，网点辐射半径和容量作为约束的集合覆盖模型，求解分析并确定候选方案；同时考虑学生取件便利性及企业建设成本问题，运用综合打分法找到最理想的网点布局方案，确保大学城内所有学生宿舍需求点都被网点覆盖，以布局和优化智能快递柜服务网点。李珂[7]采用机器学习及大数据分析技术，收集可能影响网点布局的北京市人口、商业网点布局、交通状况等大数据，分析一定区域范围内快递网点数量与其他数据的相关关系，利用机器学习算法建立了一列的快递网点数量预测模型，并通过对各模型进行集成，综合得到最优的集成学习模型。李妮娜[8]从福利经济学的角度出发，以市场、交通、环境为主要影响因素，基于中心地理论建立了快递二级服务网点的中心性评价体系和双目标决策模型。匡晓明[9]等从城市规划的角度出发，通过引入服务人口规模、服务面积、竞争强度、站点利用效率以及公司投入产出效率等指标对现有快递网点服务区进行综合评价，指出快递网点服务区预测对快递企业网点布局的重要性。彭姗姗[10]等在分析快递行业配送网点布局规划现存问题的基础上，建立了配送网点布局的覆盖模型，并对模型的有效性进行了简单论证。席钌姿,刘昊,王鑫,张磊,武薏敏,刘秦[12]基于BP神经网络物流网点选址模型对物流网点进行了规划设计。以湖南省某物流公司为例，根据公司实际情况选取了5个一级指标以及21个二级指标，并收集湖南省各个市州的二级指标数据。利用隶属度处理得到模糊评价矩阵，再对矩阵进行主成分分析，确定新的决策指标体系，作为BP神经网络的输入端。建立三层BP神经网络并对湖南省各个市的决策指标数据进行处理，得到各个市州的总得分。依据BP神经网络选址模型，得出预选市级网点排名，选择地州市排名靠前的市，逐步实现该公司未来三年的物流网点计划。
三、总结
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