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当代大型化学品船技术经济分析研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-6页
缩写词第6-10页
1 绪论第10-12页
 1.1 论文背景及意义第10页
  1.1.1 论文的意义第10页
  1.1.2 论文的背景第10页
 1.2 技术经济学基础第10-11页
 1.3 论文主要工作第11-12页
2 化学品船发展综述第12-18页
 2.1 化学品船发展历史第12-13页
 2.2 化学品船的分类第13-14页
  2.2.1 按运货方式分类第13页
  2.2.2 按货舱结构型式分类第13页
  2.2.3 按IMO要求分类第13-14页
  2.2.4 按货物危险性质分第14页
 2.3 化学品船船队发展情况第14-18页
  2.3.1 化学品船保有量发展情况第14-17页
  2.3.2 化学品船舱型统计第17页
  2.3.3 化学品船航运公司情况第17-18页
3 化学品船数学模型研究第18-26页
 3.1 数学模型的建立第18-19页
 3.2 数学模型的分析第19-24页
 3.3 数学模型的验证第24-26页
4 基于RBF神经网络的数学模型研究第26-35页
 4.1 RBF神经网络的构成和原理第26-29页
  4.1.1 RBF神经网络结构模型第26-28页
  4.1.2 RBF神经网络学习原理第28页
  4.1.3 RBF神经网络学习算法第28-29页
 4.2 MATLAB环境简介第29-30页
 4.3 利用RBF神经网络进行实例计算第30-34页
  4.3.1 单输入单输出映射第30-31页
  4.3.2 多输入单输出映射第31-34页
 4.4 RBF神经网络性能讨论第34页
  4.4.1 RBF神经网络与统计回归方法相比较第34页
  4.4.2 RBF神经网络与BP神经网络相比较第34页
  4.4.3 RBF神经网络泛化能力的讨论第34页
 4.5 本章小结第34-35页
5 4.5万吨化学品船综合评定第35-41页
 5.1 4.5万吨化学品船简介第35-39页
 5.2 4.5万吨化学品船主要技术经济指标分析第39-40页
 5.3 基于国标的对4.5万吨化学品船的评定第40-41页
6 化学品船技术经济综合评价研究第41-55页
 6.1 系统评价基础理论第41-43页
  6.1.1 系统评价的定义第41页
  6.1.2 系统评价的一般过程第41页
  6.1.3 系统评价的原则第41-42页
  6.1.4 系统评价方法简介第42-43页
 6.2 层次分析法原理第43-48页
  6.2.1 层次分析法简介第43页
  6.2.2 层次分析法的步骤第43-48页
   6.2.2.1 建立层次结构模型第43-44页
   6.2.2.2 建立判断矩阵第44-45页
   6.2.2.3 层次单排序第45-47页
   6.2.2.4 层次总排序第47页
   6.2.2.5 一致性检验第47-48页
 6.3 模糊综合评判法原理第48-50页
  6.3.1 模糊综合评判简介第48-49页
  6.3.2 模糊综合评判数学模型第49页
  6.3.3 模糊综合评判步骤第49-50页
 6.4 基于层次分析法的运输船舶多目标模糊综合评判第50-54页
  6.4.1 建立评价集第50-51页
  6.4.2 建立层次结构模型第51-52页
  6.4.3 确定指标权重第52页
  6.4.4 建立隶属度函数第52-53页
  6.4.5 建立模糊隶属度矩阵第53-54页
  6.4.6 综合评定第54页
 6.5 本章小结第54-55页
7 化学品船未来发展趋势研究第55-57页
8 论文工作总结与展望第57-58页
 8.1 论文工作总结第57页
 8.2 论文工作展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页
附录A 化学品船船队统计表第61-65页
附录B 化学品船船东统计表第65-71页
附录C 化学品船数学模型汇总第71-92页
附录D 海洋运输船舶主要性能水平评级表第92-96页

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