聚类分析理论在港口规模确定中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景与目的 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 聚类分析的基本理论 | 第11-16页 |
| ·聚类分析的原理 | 第11-12页 |
| ·层次聚类分析 | 第12-16页 |
| 第三章 港口规模聚类指标与代表性港口的选择 | 第16-25页 |
| ·港口规模的影响因素分析 | 第16-20页 |
| ·地理位置和自然条件 | 第16-17页 |
| ·经济环境 | 第17页 |
| ·政策环境 | 第17-18页 |
| ·经营管理能力和服务水平 | 第18-20页 |
| ·信息化水平和创新能力 | 第20页 |
| ·聚类分析指标的选择 | 第20-23页 |
| ·代表性港口的选择 | 第23-25页 |
| 第四章 港口规模聚类分析的实现过程与结果分析 | 第25-59页 |
| ·港口规模聚类的基础数据 | 第25-31页 |
| ·港口指标基础数据 | 第25-28页 |
| ·城市指标基础数据 | 第28-31页 |
| ·港口规模聚类分析 | 第31-46页 |
| ·对各项指标变量的聚类分析 | 第31-35页 |
| ·对不同规模港口的聚类 | 第35-43页 |
| ·对不同规模港口的分析 | 第43-46页 |
| ·港口增长规律聚类分析 | 第46-59页 |
| ·对不同增长规律港口的聚类 | 第46-54页 |
| ·对不同增长规律港口的分析 | 第54-59页 |
| 第五章 基于聚类结果的港口规模预测 | 第59-66页 |
| ·常用预测模型概述 | 第59-63页 |
| ·时间序列法 | 第59-60页 |
| ·回归分析法 | 第60-61页 |
| ·灰色模型 | 第61-62页 |
| ·人工神经网络模型 | 第62-63页 |
| ·平稳增长型港口规模的预测 | 第63页 |
| ·加速增长型港口规模的预测 | 第63-64页 |
| ·波动增长型港口规模的预测 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
