在经济发展和消费方式的变革中，网络购物已成为一种重要的消费方式，对我国经济发展做出了重要贡献。随之而来的是快递服务需求的飞速增长，因此准确预测快递运输需求数量对于快递公司的布局、存储成本和运输线路的规划等具有重要的意义。

2023年7月1日至7月7日，山东大学软件学院数据科学社会学领域应用科研团队进行了关于城市快递运输领域的深入研究。该团队首先对全国多个主要城市的快递运输现状进行了广泛调研，并搜集了大量相关数据。基于这些数据，团队建立了城市快递运输的综合评价指标体系，包括配送时效、配送成本、环境影响等方面。然后，团队对不同城市的运输系统进行了全面评估和对比分析。

在研究过程中，团队运用机器学习算法和大数据分析技术，利用决策树模型对城市快递运输进行分类预测。通过对历史数据的深入挖掘和分析，团队成功构建了一套高效的运输路线规划模型，减少了运输时间和成本，并最大限度地降低了对城市交通网络的不良影响。

此外，团队采用熵权法对指标进行赋权，建立了综合评价模型，分析各站点城市的重要程度，并计算了各个城市的综合得分和排序。同时，团队还进行了某一日期快递运输总量的预测，以判断站点城市是否能够正常发货，并对可以正常发货的城市进行了快递运输数量的预测。

采用熵权法进行指标赋权和建立综合评价模型，以及进行快递运输量的预测，可以帮助快递公司优化资源配置，提高运输效率，降低成本，并且确保能够满足客户需求，提供可靠的快递服务。

团队还规划了铁路网全局的最优成本路线，并估计了季度固定需求。这些工作为城市快递运输领域提供了重要的理论指导和实践参考。团队通过选取示例数据进行检验，认为结果具有较高的稳定性和可信度。

在阶段性研究中，团队成功完成了一篇关于城市快递运输领域的研究报告和论文。该论文基于团队成员所学专业知识，完成了专业知识的实践性应用。团队提出了针对城市快递运输的创新性解决方案，包括建立智能配送调度系统、基于物流大数据的运输优化策略等。

最后，团队成员进行了成果交流会，对本次社会实践的成果进行了总结。团队队长表示，将继续关注现实问题，充分发挥专业学科特色。并通过论文、报告等形式总结成果，做好科学且有意义的社会研究。

 （文/刘甲 图/牟烜杪 赵润雨）