基于GIS与神经网络的商业银行网点选址方法研究

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商业连锁行业的地理信息系统应用优化门店选址和分布

商业连锁行业的地理信息系统应用优化门店选址和分布在商业连锁行业中，门店的选址和分布是决定企业发展的关键因素之一。

而地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）的应用在优化门店选址和分布方面发挥着重要作用。

本文将探讨商业连锁行业中GIS的应用，并分析其优势。

一、GIS简介地理信息系统是一种能够进行地理空间数据采集、管理、处理和展示的技术系统。

它将地理空间数据与属性数据结合，通过空间分析得出对地理现象和问题的解决方案。

GIS可以利用地理位置和空间分布特征，为商业连锁行业提供优化门店选址和分布的科学依据。

二、GIS在商业连锁行业中的应用1.地理数据采集分析：GIS可以通过采集并录入相关地理数据，如人口密度、交通状况、竞争对手分布等，并进行空间分析，为企业选址提供数据支持。

通过这些数据的分析，可以确定消费人群的分布情况，估计未来的市场潜力，从而有针对性地选择适合的门店选址。

2.竞争对手分析：商业连锁企业在选址时需要考虑竞争对手的分布情况。

GIS可以将竞争对手的门店分布进行可视化展示，并通过空间分析评估竞争或互补效应。

通过此分析，企业可以避免与竞争对手过于密集的区域重叠，选择具有竞争优势的选址地点。

3.交通路径规划：GIS可以分析道路交通状况、交通流量以及公共交通网络，为企业选择的门店提供交通便利性评估。

通过合理规划门店的交通路径，可以提高顾客的便利度，吸引更多的消费者前来购物。

4.风险评估：商业连锁行业中，风险评估是非常重要的一环。

GIS可以将潜在风险地区的数据进行分析和可视化展示，例如自然灾害风险、治安状况等。

通过风险评估，企业可以避免选址在高风险区域，从而保障门店的安全。

5.分析销售数据：商业连锁企业通常拥有大量的销售数据，通过将销售数据与地理信息相结合，可以分析不同门店的销售情况，评估门店的经营效益。

这种分析有助于企业优化门店布局，并调整经营策略，提高整体销售业绩。

基于GIS的零售商业网点选址模型研究_陈姚

（%）赖利零售引力模型3!@A4。赖利以牛顿的万有引力定律为核心，提出：一个城市从其周围某个城镇吸引到的零售顾客数量与该城市的人口规模成正：比，与两地间的距离平方成反比。有如公式（% ）（!" # !$ ）B C%" # %$ D E C&$ # &"D
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式中， !" 和 !$ 分别为从一个中间城市被吸引到 " 城和 $ 城的贸易额； %" 和 %$ 分别为 " 城和 $ 城的人口； &" 和 &$ 分别为 " 城和 $ 城到中间城市的距离。该模型证实：城市人口越多，规模越大，它从周围的城镇吸引到的顾客数量就越多；就距离而言，一个城市从附近城镇吸引到的顾客数量比从较远的城镇吸引到的顾客数量多。（! ）康弗斯断裂点模型。康弗斯发展了赖利的理论，确定了城市交易区域，即在 ’ 、 ( 城市间顾客可能到达任何一个城市购物的分界点。公式如下：
*!,
’))") 2 ’).". 2 ，…，2 ’)!"! 1 %) （3 ） ’.)") 2 ’..". 2 ，…，2 ’.!"! 1 %. ! ! ! ! ’$)") 2 ’$.". 2 ，…，2 ’$!"! 1 %$ 当此方程组中 $(! 时，即街道个数多于居住类
’(.() 城市居住人口的三维遥感估算模型*)’/)0,
在城市建设与规划中，建筑容积率是城市发展和规划的控制指标之一，建筑容积率包含了居住区内不同住宅类型的三维结构特征总量，因此，由人口、用地与建筑 ’ 者数量关系衍生的数学模型，反映了人口的三维分布情况。设某城市区域有 ! 种居住用地类型，每一住宅；又设该区类型的人口密度为 "# （#1) ， . ，…， ! ）域被分为 $ 个行政街道，且已知每一街道的统计人口总数为 %& （& 1) ， .，…， $）；通过遥感结合调查获得的每个街道内的各种住宅用地面积为 ’#& （#1) ，，则可建立下列线性方 .，…， !； & 1)， .，…， $）程组*)’,：

基于G I S

基于G I S 的零售商业网点选址评价模型研究来源：赖志斌，潘懋，Younghuisong(北京大学)0 引言零售商业被称为“选址的产业”，其成功的关键是“选址、选址、选址”。

零售商业网点是指那些把商品和劳务出售给最终消费者的具体经营单位。

赖利零售引力模型、康弗斯断裂点模型、赫夫商业零售引力模型川等是比较有代表性的零售业商业网点选址模型，它们主要是从经济学和地理学的角度，对影响零售商业网点选址的相关因素进行定性与定量化，并在建立起相关数学模型的基础上来实囡燃瞬现网点选址分析。

近年来，遗传算法被广泛应用于求解N P 问题，如旅行商问题、车间调度问题M 和多值函数优化等，也有学者从混合遗传算法的角度来进行选址模型研究。

由于是基于统计的静态模型，在这些模型的具体应用过程中，难以全面地考虑复杂、抽象的选址要素，并缺乏与模型使用者之间动态直观交互的过程，导致选址要素综合分析的现时性、准确性、可靠性和空间性都受到了极大的限制。

及时、准确地获取影响零售商业网点选址要素的现状信息，并在此基础上进行各类选址要素的综合空间分析，是实现零售商业网点科学选址评价的关键技术环节。

G I S 是解决这些关键技术环节的有效途径。

一方面，空间信息和属性信息的采集获取、管理应用、更新维护都可以在G I S 的支持下实现；另一方面，G I S 特有的O v e r l a y 分析、缓冲区分析、网络分析等功能有效地支持了选址模型的空间分析。

许多学者进行了基于G I S 支持的选址模型及应用的研究工作，高劲松等以某地新建化工厂选址为例，提出了基于遥感和GIS的_T程项目选址建模方法，许学强等利用GIS作为研究手段，结合理论和定性分析，研究了广州市大型零售商店的空间布局现状、影响因素和发展走向，廖秋敏等提出了基于GIS支持的零售商业商圈分析应用的基本思路Il21，陈姚等提出了零售商业网点选址模型在GIS支持下的应用流程，杨丽君等采用GIS为研究手段，针对上海市徐汇区这个研究区域，以大型综合超市这一商业业态为例进行了零售商业商圈分析等。

基于GIS空间建模的银行网点选址——以山东省青岛市黄岛区为例

参考依据。
关键词：ＧＩＳ建模；空间分析；银行网点；选址分析
中图分类号：Ｐ２８５．２２；Ｐ２０８．２文献标志码：Ａ文章编号：１００５ —８１４１（２０１３）０６—０５６３ —０４
ＳｉｔｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆＢａｎｋｓＢａｓｅｄｏｎＧＩｓＳｐａｉ￣Ｍｏｆｄｅｌｉｎｇ
— — — — —
ＴａｋｉｎｇＨｕａｎｇｄａｏＤｉｓｔｒｉｃｔｏｆＱｉｎｇｄａｏ．ＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ８ＳａｎＥｘａｍｐｌｅ
资源开发与市场ＲｅｓｏｕｒｃｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ＆Ｍａｒｋｅｔ２０１３２９（６）
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５—８１４１．２０１３．０６．００１
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＨｏｗｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｓｉｔｅｏｆｔｈｅｂａｎｋｓｐｒｏｐｅｒｌｙｗｅｒｅＰｌａｙｉｎｇａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｓａｖｉｎｇｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅａｎｄｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｈｅｔｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｈｅｔｂａｎｋ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｈｅｔａｕｈｏｔｒｓｔｏｏｋｈｅｔＨｕａｎｇｄａｏｄｉｓｔｉｃｒｔａｓａｎｅｘａｍｐｌｅｔｏｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｗｔｏｃｈｏｏｓｅｈｅｔｂｅｓｔｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂａｎｋｓ．Ｔｏｄｏｓｕｃｈｗｏｒｋ，

基于GIS与遥感影像的智能化网点选址方法初探

基于GIS与遥感影像的智能化网点选址方法初探发布时间：2021-09-14T06:43:30.418Z 来源：《建筑设计管理》2021年6期作者：原文凯[导读] 针对目前智能化网点选址缺乏科学依据、分布不合理、管理不规范等问题原文凯河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作454000摘要：针对目前智能化网点选址缺乏科学依据、分布不合理、管理不规范等问题，提出基于GIS与遥感影像的智能化网点选址方法，有效解决应对银行布局选址的困境。

传统的银行布局选址模型约束条件较为单一，导致选址结果经济性与合理性均较差。

因此，文中设计基于GIS的银行布局选址模型，使用GIS结合遥感技术，为银行的智能化网点选址提供参考。

关键词：银行选址；城市变化GIS；遥感1.引言现阶段，在各项先进信息技术的影响下，金融环境在不断变化，冲击着传统的银行业发展。

互联网金融加速了电子渠道对传统物理渠道的替代，银行网点渠道的地位进一步受到挑战，传统的银行网点逐步转化为智能化网点[1]。

目前，绝大多数的金融机构主要依靠表格数据、凭借传统经验实现智能化网点选址等网点管理工作，容易产生智能化网点选址缺乏科学依据、分布不合理、管理不规范等问题[2]。

如何为智能化网点分布提供合理的布局和规划，已成为商业银行迫在眉睫的问题和重大的挑战。

地理信息系统本身侧重于空间信息的管理和分析。

基于GIS与RS建立智能化网点选址的数据仓库不仅可以很好地管理与选址有关的属性数据，而且能和地理位置很好的融合起来分析，进而为选址应用模型提供优质的样品数据，为科学的选址分析和推理打下基础[3]。

用GIS技术来解决之智能化网点选址自然成为首选。

2研究区太原位于山西省境中央，全市整个地形北高南低呈簸箕形[4]，地理坐标为11130~113°09′E，37°27′~38°25′N。

太原市属温带季风性气候，日照充足。

年平均降雨量456mm，年平均气温9.5℃[8]。

基于GIS的城市商业网点分布研究

近年来，计算机技术的飞速发展，推动了GIS技术的广泛应用。

与此同时，GIS 技术在商业中的普遍应用促进了现代商业发展。

基于GIS技术的城市商业网点分布的研究在理论和实际应用上都取得了极大的成果。

选址问题是一个经典问题，在商业经济中扮演着举足轻重的角色。

选址的好坏直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等，从而影响到利润和市场竞争力，甚至决定了企业的命运。

好的选址会给人民的生活带来便利，降低成本，扩大利润和市场份额，提高服务效率和竞争力。

在城市设施选址中，主要应用到了GIS空间分析技术，如叠加分析、缓冲区分析、网络分析等。

借助GIS技术进行可视化选址相对于传统选址而言更加科学、方便。

本文首先介绍有关选址方面的经典理论和国内外相关应用，接下来分析商业网点选址要注意的方方面面，最后应用ArcGIS模拟城市商业选址。

关键词 GIS；城市商业网点；选址；商圈Title Based on GIS to study the distribution of the urban commercial networkAbstract:In recent years, the rapid development of computer technology, promoted the wide application of GIS technology. Meanwhile, GIS technology commonly used in business promotes the modern commercial development. Based on GIS technology to study the distribution of the urban commercial network in theory and practical applications have great achievements. Location problem is a classic in commercial economy, a crucial role to play. The location of the direct influence on the service mode, service quality, service efficiency, service costs, etc, thus affecting profit and market competitiveness, and even decide the fate of the enterprise. Good location will give people's life more convenient, lower costs, and expand the profit and the market share, improve the service efficiency and competitiveness. In urban facility location, mainly applied to the GIS spatial analysistechniques, such as superposition analysis, buffer analysis, network analysis, etc. GIS technology compared to traditional visual location concerned more scientific and more convenient location. This paper firstly introduces the location of the classical theory and analysis of the domestic and foreign relevant application, the next commercial outlets all aspects of the site should pay attention to, finally simulated city commercial application ArcGIS location.Keywords:GIS;Urban commercial network;Site selection;Business circle目录摘要 (1)第一章引言 (4)1.1研究背景和研究意义 (4)1.1.1研究背景 (5)1.1.2研究意义 (6)1.2国内外研究现状 (6)1.2.1商业网点选址国外研究现状 (6)1.2.2商业网点选址国内研究现状 (6)第二章研究准备 (8)2.1.经典理论 (8)2.1.1雷利法则 (8)2.1.2赫夫法则 (9)2.1.3中心地理论 (10)2.2研究框架 (11)2.2.1研究方法 (11)2.2.2研究技术路线 (11)第三章基于GIS的超市选址 (12)3.1 GIS空间技术 (12)3.1.1 GIS空间分析方法 (12)3.1.2 GIS应用模型 (13)3.2超市商圈分析 (14)3.2.1商圈和商圈分析 (14)3.2.2超市选址因子分析 (16)第四章基于ArcGIS的大型超市选址示例分析 (17)4.1数据分析和处理 (17)4.2加权适宜性模型 (18)4.3超市市选址因子适宜度分级标准及其权重 (18)4.4口密度问题与V oronoi多边形 (19)4.5基于ArcGIS的大型超市加权适宜性选址模型的建立 (20)4.6小结 (24)结论 (25)致谢 (25)参考文献 (26)第一章．引言（或绪论）对于顾客而已，店址是其选择商店的首要选择。

基于GIS技术的商业网点辅助决策系统研究与开发

态．就可以在Ｓｐｒｐ上进行相应的ｕｅＭａ
包括属性查图形、图形查属性、Ｑ操作ＳＬ
查询三个子功能模块属性查图形功能通过输入查询条件．图上高亮度显示在
（）图放大：ｘｕｅＭａＭａ．ｃ１地ａＳｐｒｐｉＡ－ｎ
软件环境下设计开发系统．统可以完成基本空间操作以及查询功能。系
关键词：Ｉ；ｕｅＭａｂｅｔ；业网点ＧＳＳｐｒｐＯｊｃｓ商
中图分类号：２８Ｐ０文献标识码：Ａ
商业网点选址的传统方法是手工进行建店分级收集、理调查数据，成一定程度的处造不准确。ＧＳ地理信息系统）Ｉ（的优势在
例尺范围的设置
２空间数据库的构建
３２查询功能实现．（）形查属性：ｏｅｅｔｎｏ１图ｓＳｌｃｉ．Ｔ — ｏＲｃｒｓｔ（ＧｏｅｒＯｌａｏｌｎｅｏｄｅｂｅｍｔｎｙｓＢｏａ）ｙｅ
ａｏｅｒｓｔｓｓＲｅｏｄｅ
ｔｎｓＡｃｉｎｓａｏｍＩｉ＝ｅｔｏ．Ｚｏｎｏｏｃ
法难以得到的重要信息。
采用Ｃ＃开发语言．ｕｅｅｔｓ
符合查询条件的地物图形查属性功能
可以在感兴趣的位置上双击．对象的该相关属性便可查询ＳＯＬ查询按所输入的条件查询符合条件的地物．符合条件的地物按升对序或者降序排列

基于GIS的零售商业网点布局分析

基于GIS的零售商业网点布局分析
GIS可以用于零售商业网点布局分析，以下是基于GIS的零售商业网点布局分析的步骤和方法。

步骤：
1. 收集数据：收集地图信息、人口数据、交通数据、竞争对手数据以及已有零售商业网点的布局数据。

2. 空间分析：通过GIS软件进行空间分析，例如交通通达性分析、人口密度分析、竞争对手分布分析等。

3. 模型构建：如果已有零售商业网点，则可以使用基于GIS的拓展性模型来确定最佳的新店铺位置，例如热力图分析、最佳路径分析等。

4. 可视化呈现：使用GIS软件进行可视化呈现，将分析结果以地图的形式展现，方便用户理解和使用。

方法：
1. 选址分析：结合人口密度、交通便利度、竞争对手分布等因素，确定最佳的新店址。

2. 市场分析：将目标市场分析为小区、城市，进而分析客户构成，对物品需求等方面的数据，确定开店铺所销售的产品种类、价格策略、营销策略。

3. 竞争对手分析：分析竞争对手的位置、规模、销售策略等，以便制定更好的应对策略。

4. 分析未来需求：基于城市规划和人口增长趋势等数据，分析
未来市场需求，规划适当的数量和类型的店铺。

5. 模拟分析：通过模拟分析，在未来一段时间内预测销售情况，并针对性地制定目标销售额、市场份额提升措施等，最终优化网点
布局。

基于GIS与神经网络的商业银行网点选址方法研究

５８商业经济与管理２００４正详实的相关资料，并建立基于ＧＩＳ平台的综合数据库。

数据库的内容主要包括城市基础地理数据、城市人口、社会经济数据、城市规划发展数据、市场研究调查数据、网点经营管理数据等方面。

图１所示为基于ＧＩＳ平台的综合数据库。

图１基于ＧＩＳ平台的数据库３．数值分析和模型计算。

首先依据ＧＩＳ系统，将研究区域按５０Ｍ×５０Ｍ划分格网，利用本文前面提出的量化方法计算各影响因素对格网的综合影响；然后通过空间分析方法划分各个已有商业银行网点的市场影响范围（如图ｌ所示的梯森多边形）；最后建立影响因素与网点综合效益之间的神经网络模型，并通过自适应学习获得稳健的选址分析模型。

４．模型应用。

已影响因素为神经网络模型的输入，分析各区域（仍然以５０Ｍ×５０Ｍ的格网为基本单位）适宜设置商业银行网点的程度；同时，依据ＧＩＳ平台实时查询该区域的影响因素（如区域的人口构成、竞争网点的分布等），作为科学的网点选址的参考。

（二）模型检验分析要保证本方法的科学有效，必须首先验证所建立的神经网络模型的可靠性。

本次选址实践在剔除若干误差较大的样本后，采用随机选出的６７个学习样本进行网络训练，采用２０个检测样本对训练好的不同结构的网络模型进行检测，结果表明结构为３０—９—１的神经网络具有最稳定的性能。

表２所示为网络性能检测结果，表中，ＭＡＰＥ表示平均绝对百分比误差；ＭＳＥ为均方误差；ＭＡＥ为平均绝对误差。

通过从遗传算法优化、主成分分析考察、各网络结构检测等几个方面对网络的拓扑结构进行分析，结果表明遗传算法能够自动、合理地确定神经网络的拓扑结表２网络性能检测结果训练样本误差检测样本误差网络结构ＭＡＰＥＭＳＥＭＡＥＭＡＰＥＭＳＥＭＡＥ３０一４一ｌＯ．０２５Ｏ．０２ｌ０．０１６０．２２８０．２９７０．１４９３０—８—１０．０１６０．０１８０．０１２０．１６２０．２８００．１２５３０一９—１０．０１４０．０１７０．０１１Ｏ．１嬲Ｏ．１８３Ｏ．惦６３０一１０—１０．０３００．０２８０．０１９０．２３３０．２７２０．１５１３０—３０—１０．０１６０．０１８０．０１３０．１７１０．２４５０．１１５３０一６ｌ—ｌ０．０３５Ｏ．０３１Ｏ．０２ｌ０．３２７０．３１１０．２２３构。

GIS辅助下的金融网点选址研究—以广州市农业银行网点布局调整为例

东北师范大学硕士学位论文GIS辅助下的金融网点选址研究—以广州市农业银行网点布局调整为例姓名：杨香花申请学位级别：硕士专业：人文地理学指导教师：王士君20030501摘要金融网点选址是指在一定社会、经济条件下，对金融企业的各个办事机构的区位选择过程，面对激烈的市场竞争和目益复杂的社会经济环境，科学的金融网点选址决策以及动态的网点管理显得尤其重要。

面对新的要求，传统的选址决策方法暴露出其固有的不足，主要表现在抽象的数学模型往往容易脱离实际；难以全面考虑复杂、抽象的选址要素；不便有效组织多源的相关数据进行综合分析；不能为决策人员提供直观、交互的分析工具等方面。

随着目前地理信息系统（ＧＩＳ）技术的发展，特别是融合了ＧＩＳ技术和建模技术的空间决策支持系统（ＳＤＳＳ）引入到金融网点选址决策领域，传统选址方法所面临的难题有了迎刃而解的思路。

然而，目前有关选址空间决策支持系统的相关研究及其成果尚远未成熟，其应用的广度和深度也因此受到了限制。

从目前的研究情况来看，绝大多数的研究工作针对的是特定的应用模型和特定的分析问题，而很少从金融网点本身的特点出发，系统、全面地探索选址的全过程及其选址空间决策支持系统的建立过程和方法。

在选址空间决策支持系统建立过程中如何确定选址影响因素、系统数据建库应选择和组织哪些相关数据、系统需要建立哪些具体的分析模型、如何将选址决策内容和过程与ＧＩＳ功能、选址模型有机融合。

这些问题尚未得到系统、完整地研究和解决，直接影响着选址空间决策支持系统的进一步研究和应用推广。

本文从选址决策涉及的关键问题和实际需要出发，系统地探讨金融网点选址的一般过程和应用的一般方法及其建立金融网点选址空间决策支持系统的思路和方法。

全文分为五部分，每部分的研究内容安排如下。

第一部分理论基础。

本部分首先对选址相关理论基础——区位论、金融地理相关理论进行了讨论，并指出采用ＧＩＳ和ＳＤＳＳ技术探索设施选址决策问题逐渐成为有关学者的研究热点；进而讨论了ＧＩＳ和ＳＤＳＳ的有关概念、发展情况和相互关系在归纳传统的选址方法，总结ＧＩｇ在设施选址决策中的研究和应用情况。

基于GIS的高校内ATM网点选址分析

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ＤＯＩ：１０．１６７８３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｎｗｎｕｚ．２０１７．Ｓ的高校内ＡＴＭ网点选址分析
田智慧，韩燕雪，郭恒亮，赫晓慧，王晓蕾
（１．郑州大学智慧城市研究院，河南郑州４５００５２；２．郑州大学水利与环境学院，河南郑州４５０００１）
（１．ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＳｍａｒｔｅｒＣｉｔｉｅｓ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００５２，Ｈｅｎｎａｎ，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｈｅｎｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）
ｎｅｉｇｈｂｏｒｄｉｓｔａｎｃｅ，ｔｈｅｍａｉｎｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓａｎｄｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋａｒｅ
因和校医院旁无ＡＴＭ机的空缺．经分析，新的方案基本满足需要．关键词：ＧＩＳ；ＡＴＭ；选址；定量和定性分析；点位评估中图分类号：Ｐ２０８文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ９８８Ｘ（２ｏ１７）０５ — ００９Ｉ－０５

基于地理信息系统的银行网点布局研究

基于地理信息系统的银行网点布局研究作者：王金吉来源：《中国集体经济》2019年第35期摘要：在互联网金融高速发展的背景下，银行如何构建科学合理的网点布局是十分重要的。

文章利用ArcGIS对昆山的商业圈、行政圈、公共服务设施以及景点进行了缓冲区分析和叠置分析。

并分析了工行网点在昆山市的空间分布特征，探讨了未来网点的布局规划。

研究表明：一是应用GIS对工行网点分布特征进行研究是科学及准确的。

二是在构建新网点时，应将政府部门和商业性作为选址的主要因素。

三是现有网点分布仍有待调整，需要进行适当的增减。

关键词：ArcGIS;网点分布;缓冲区;叠置分析一、引言银行网点的选址布局规划是银行业务发展的基础，布局的合理性会直接影响银行的综合竞争力，从而决定了银行未来的客流量。

因此如何将银行网点的布局规划的更为合理具有重要的意义。

目前，国内外对银行网点分布进行分析规划的学者在逐日增加，也有了一些初步的研究成果。

其主要有：李萌（2018）利用ArcGIS研究了甘肃省兰州市主城区的现有银行布局状况并提出了相应的解决方法;刘方霖（2017）、邵阳（2015）分别研究了济南市自助银行的布局规划和商业银行的选址;钟茜（2014）将人口因素引入了银行布局分布的影响因素中，并提出了解决方案。

综合已有的研究成果发现，目前的研究方法不够完善，所以本文利用GIS对昆山行政区、商业区、公共服务设施和景点进行分析，并通过叠置分析对区域进行等级划分，从而确定网点选址的最佳区域。

本文还同时以工行为研究对象进行了研究。

二、银行网点分布的影响因素银行的主要资金来源是个人存款，如何在线上支付工具发达的今天有效的提高市场占有率对银行来说是十分重要的。

而要实现这个目标，银行网点需要满足政府部门、商业性、公共服务设施完善等一系列条件。

除此之外，昆山是一个旅游经济发达的城市，所以在银行网点布局的影响因素中还考虑了景点的分布。

综上所述，本文在银行网点布局规划的过程中考虑的主要影响因素包括政府部门因素、商业因素、公共服务设施因素和景点四个方面。

GIS结合层次分析法在银行网点选址研究中的应用

GIS结合层次分析法在银行网点选址研究中的应用作者：张雪芹来源：《绿色科技》2017年第18期摘要：针对银行网点选址问题，以影响银行网点选址的主要因素为依据，提出了运用GIS 空间分析结合层次分析法对欲新设的银行网点位置进行最优选址，并通过实例分析得到了太原市某区域预设银行网点最优位置的选址方案，说明了GIS结合层次分析法能科学、合理地得到银行网点的最优选址决策。

关键词：银行网点选址；影响因素； GIS；层次分析法中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：16749944（2017）180194041引言随着经济的迅速发展，人们对银行网点的需求量越来越大，其位置的选择不仅仅依托于原银行网点周围，而是遍布交通、人潮汇集地点，购物中心等位置。

因此，如何在服务大众的同时获益最大，银行网点的布设位置十分关键。

影响银行网点选址的因素很多，如周边交通情况，人流量等，这些因素对银行网点选址的影响程度又有区别，层次分析法正是在分析各定性影响因素的基础上将其量化，建立适宜的权重集，建立判断矩阵＼[1＼]，得到最佳银行网点位置。

另外，由于GIS是具有数据、图形同时可视化及可交互的空间分析工具，因此，GIS技术结合层次分析法是银行网点选址的较优方法。

2影响银行网点选址的因素2.1可见性银行网点位置的可见性决定了网点的使用程度。

网点位置明显，容易识别，使用率则高。

因此，网点门面朝向应选择在可见度高的主次干道上或十字路口转弯处，视野开阔，客户可从不同位置和方向加以识别。

2.2人流量人流量是影响银行网点位置的关键因子，当网点位于人流量大的地方时，银行收益则相应增加，即银行网点的位置应尽量选择人流量大的地点附近。

2.3交通情况交通情况是影响银行网点位置的重要因子，交通情况好的银行网点可以节约客户存取现金所花费的时间，提高效率；距离较远，交通不便的网点，其吸引力会下降。

因此，银行网点的布设应满足用户到达较便利，交通路线通畅，停放车辆方便等条件。

基于WEBGIS技术的银行分布区位优化研究

基于WEBGIS技术的银行分布区位优化研究随着金融行业快速发展，银行业的发展也越来越迅速。

在银行发展的过程中，分布区位问题是银行需要考虑的一个重要问题。

合理的分布区位可以使银行更加高效地服务客户，提升银行的盈利能力。

而WEBGIS技术的应用，则可以大大提升银行分布区位的优化效率。

一、WEBGIS技术的基本概念WEBGIS技术是将地理信息系统(GIS)技术与互联网技术相结合的一种新型技术。

由于WEBGIS的应用，用户通过互联网就可以方便地获取各种地理信息，也可以进行地理信息查询、分析和处理。

WEBGIS技术的主要优势是基于浏览器，相较于传统的GIS技术，免去了繁琐的安装和配置，只需要一台联网的计算机即可访问WEBGIS系统。

二、WEBGIS技术在银行分布区位优化的应用1. 实现银行网点的地理可视化WEBGIS技术可以将银行网点在地图上展示，使银行分布情况一览无余。

同时，用户可以通过交互式地图缩放、拖动、查询、标注等方便的操作方式，快速了解银行网点分布情况。

2. 针对客户特征分析银行业务需求通过WEBGIS技术可以对客户分布、区域特征等进行深入分析，进而更好地定位银行网点需要覆盖的区域。

同时，通过分析客户特征，可以针对客户的需要，提供相应的银行业务，增加银行盈利能力。

3. 银行分布区位评估和优化WEBGIS技术可以对银行分布区位进行评估和优化，对于已有的银行网点，可以通过区域分析、热力图分析、路径分析等WEBGIS技术手段，进行现有银行网点周围覆盖范围分析，并给出银行网点的强度。

通过分析银行分布情况，可以根据业务需求，提出银行的分布区位优化方案。

比如，针对交通流量大的地区可以增加更多的银行网点，以更好地服务客户。

三、WEBGIS技术在银行业务创新上的应用除了在银行的分布区位上的优化应用，WEBGIS技术也可以进一步地应用到银行业务创新方面。

1. 基于WEBGIS技术的空间金融服务WEBGIS技术可以通过设立虚拟银行网点，提供由基于空间位置信息衍生而来的金融服务。

GIS商业银行营业网点管理及规划系统介绍

GIS商业银行营业网点管理及规划系统介绍网点管理及规划系统产品概述随着中国加入WTO，外资银行携着雄厚的资本与丰富的经营管理经验纷纷抢滩中国，竞争日益激烈，外资银行对中国银行业的冲击将越来越加重。

面对激烈的竞争和瞬息万变的金融市场，充分利用现有的数据资源、电子信息和计算机技术，建立卓有成效的银行电子化的管理系统，尤其是将GIS、GPS技术与其融合在一起，将现有的业务数据通过地理信息应用系统的独特关联技术，把业务数据转化为关联地图对象的可视属性，采用专题图的形式直接显示在地图上，以直观、形象的图表来预测未来业务的变化趋势，从而为银行的各级管理人员提供及时、有效、科学的辅助决策支持。

GIS是管理和操作商业和金融位置数据的理想工具。

GIS能够用可视化方法、形象化地显现视场状况和预测市场的未来。

GIS提供了新的手段，能决策哪里有潜在的资源，管理商务运作，且能回答诸如下列问题：谁是我们的客户？他们的运行路线是什么？谁是我们的对手？他们的市场份额与地理分布是怎样的？在某个区域内，与竞争对手的力量分析；我们效益最好的用户在哪里？他们的还需要什么？如何规划我们的业务分布？如何满足用户的需求？哪一个分支机构效率最好？什么地方需要开展新的业务？哪一种金融产品适合那类用户的需求？什么因素和条件影响我们的生存市场？如何对运钞车的运行路线进行规划，以及车辆位置的实时监控？本系统成功应用在中国工商银行内蒙古自治区分行，涵盖了整个内蒙古自治区14个盟市（呼和浩特、包头、通辽、赤峰、乌海、満州里、海拉尔、牙克石、锡林浩特、集宁、东胜、临河、阿拉善左旗巴彦浩特、乌兰浩特）的业务分析与管理。

主要应用于整个内蒙古工行的竞争分析、网点选址分析、成本分析等，为工行在内蒙古的进一步商业化改革提供强有力的决策支持，同时为内蒙古工行在以后的相关更多决策支持中，奠定一个坚实的基础。

系统结构系统采用B/S与C/S相结合，在内蒙分行的专网上运行，各个盟市分工作站，并联成网络，统一到内蒙分行服务器上（呼和浩特总站），操作上按帐号设定用户操作权限，在网上的任何一个工作站上可以实现不同帐号不同权限的操作。

基于GIS的商业网点选址研究与实现

Q( x) = 1 T X HX + bT X + c 2
图３进行商场优化选址的流程图
４）新建商业网点总是希望避开现有同行竞争对手，所以对选址的位置利用竞争环境进行最后的优化处理。用模糊分析的方法得到竞争环境因子的权重，其标准如下表 1 所示，图 4 是在市区内计算作得的新建商场选址的结果，其中红色圆点代表现有商场位置，红色不规则点状目标为最后所得的拟建商场选址的结果。
(1)
其中 pi 、 s i 分别为各地区 i (1 < i < n) 中人口与面积， P 、 S 分别为总人口和总面积。当人口均匀分布时，相同比例的人口分布于相同比例的土地面积上。∆P 趋于 0 时，说明人口与土地面积的分布是一致的。相反，当 ∆P 趋于 100%时，人口集中分布于某个区域。利用这一标准，本文构建了商业网点与人口分布的一致性指数。其公式（2）为对式（1）的修正：
图 1 市区现有商业网点点分布特征
３．２商业网点与居民小区的一致性模型空间中两个地理事物分布的一致性检验是地理信息系统空间分析的常用方法。基于人口因素影响的居民小区对商业网点的选址具有重要的意义，公式(1) [5]为人口集中指数的计算公式：
∆P =
1 h pi si ∑ ⋅ ⋅100% 2 i =1 P S
n +1
图 2 按不同等级道路所确定的缓冲区分析
2）按不同土地利用类型将市区土地初步的划分为商业用地、居民小区、城市绿地等；再根据现实的地价资料生成地价等值线，将所生成的地价等值线转为相应的 GRID 数据； 3）将所创建的缓冲区图层与 GRID 图层进行叠加，并且将叠加所生成的重叠区的中心位置记录下来，作为直接搜索的 Dixon 算法实现的初始位置，构造一个二次多项式函数 Q ( x ) ，使得在所记录的中心点上的函数 Q ( x ) 与目标函数 f ( x ) 的值保持一致［６］。那么 Q ( x ) 的ｎ元函数可以记为：

基于gis的商业选址空间分析

基于gis的商业选址分析——以天河区麦当劳的分布为例基于gis的商业选址分析——以天河区麦当劳的分布为例【摘要】GIS技术具有强大的空间分析和可视化功能，能使商业选址更具直观性和科学性。

因此，通过对gis的应用，能为商业网点选址提供了新的思路和方法,弥补了传统研究方法的不足,为商业企业的科学决策提供了科学、形象和直观的数据和信息。

因此,通过对gis技术的运用，能使商业点分布在最优区位，减低生产成本，增加经济效益。

关键字：gis技术、麦当劳、商业选址、科学决策一：选题背景（1）gis在商业选址中的作用：商业网点的选址与布局是企业经营管理战略决策中的重要内容之一。

地址一旦选定将会在很大程度上影响企业未来的规划与发展。

由于传统分析与研究方法的局限性,促使现代商业的发展迫切地需要新技术的支持以适应现代商业经营方式。

而GIS技术具有强大的空间分析和可视化功能，能使商业选址更具直观性和科学性。

因此,通过对gis技术的运用，能使商业点分布在最优区位，减低生产成本，增加经济效益。

（2）麦当劳在的发展状况： McDonald's Plaza麦当劳餐厅（McDonald's Corporation）是大型的连锁快餐集团，于1954年在美国成立，在短短的半个多世纪里，已分布在全球119 个国家，约拥有三万间分店。

根据最近麦当劳公司一项调查统计，全世界一共有150 万人在麦当劳工作，每天迎接的顾客就达4800 万名。

1990 年，麦当劳在深圳开设了中国第一家餐厅，经过短短二十一年，目前有约670 家麦当劳餐厅分布于25 个省市和直辖市，员工人数超过5 万1992年，麦当劳在广州的第一家餐厅开张时创造了麦当劳历史上的最高销售额记录。

目前，据有关数据统计，麦当劳在广州10区(未包括两市)共有79家分店，其中仅在天河区就有33间。

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５８商业经济与管理２００４正
详实的相关资料，并建立基于ＧＩＳ平台的综合数据库。

数据库的内容主要包括城市基础地理数据、城市人口、社会经济数据、城市规划发展数据、市场研究调查数据、网点经营管理数据等方面。

图１所示为基于ＧＩＳ平台的综合数据库。

图１基于ＧＩＳ平台的数据库
３．数值分析和模型计算。

４．模型应用。

（二）模型检验分析
要保证本方法的科学有效，必须首先验证所建立的神经网络模型的可靠性。

表２所示为网络性能检测结果，表中，ＭＡＰＥ表示平均绝对百分比误差；ＭＳＥ为均方误差；ＭＡＥ为平均绝对误差。

通过从遗传算法优化、主成分分析考察、各网络结构检测等几个方面对网络的拓扑结构进行分析，结果表明遗传算法能够自动、合理地确定神经网络的拓扑结
表２网络性能检测结果
训练样本误差检测样本误差
网络结构
ＭＡＰＥＭＳＥＭＡＥＭＡＰＥＭＳＥＭＡＥ３０一４一ｌＯ．０２５Ｏ．０２ｌ０．０１６０．２２８０．２９７０．１４９３０—８—１０．０１６０．０１８０．０１２０．１６２０．２８００．１２５３０一９—１０．０１４０．０１７０．０１１Ｏ．１嬲Ｏ．１８３Ｏ．惦６３０一１０—１０．０３００．０２８０．０１９０．２３３０．２７２０．１５１３０—３０—１０．０１６０．０１８０．０１３０．１７１０．２４５０．１１５３０一６ｌ—ｌ０．０３５Ｏ．０３１Ｏ．０２ｌ０．３２７０．３１１０．２２３
构。

检验结果表明，神经网络和遗传算法结合，能够确定性能稳定的网点选址分析模型，同时也验证了基于ＧＩＳ和神经网络的网点选址方法的可行性。

如图２所示为采用主成分法对网络结构进行分析的结果，前
９个主成分的累计贡献率达到了９０％，与神经网络模型的训练结果一致。