| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容与方法 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-16页 |
| 第二章 物流园区及其建设风险 | 第16-30页 |
| ·物流园区 | 第16-25页 |
| ·物流园区的集聚概念 | 第16-17页 |
| ·物流园区的双重属性 | 第17-18页 |
| ·物流园区的基本功能 | 第18-22页 |
| ·物流园区的类型 | 第22-25页 |
| ·物流园区建设风险 | 第25-30页 |
| ·物流园区建设风险的定义 | 第25-26页 |
| ·物流园区建设风险的基本特征 | 第26-27页 |
| ·物流园区建设风险评价的内容 | 第27-30页 |
| 第三章 物流园区建设风险的评价指标体系 | 第30-42页 |
| ·物流园区建设风险评价指标体系设置原则 | 第30-32页 |
| ·物流园区建设风险影响因素识别 | 第32-35页 |
| ·物流园区建设风险评价指标体系建立 | 第35-42页 |
| 第四章 物流园区建设风险评价模型 | 第42-66页 |
| ·物流园区建设风险评价方法比较 | 第42-46页 |
| ·物流园区建设风险评价方法简介 | 第42-44页 |
| ·物流园区建设风险评价方法选择 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络理论综述 | 第46-53页 |
| ·人工神经网络理论 | 第46-49页 |
| ·BP 神经网络 | 第49-53页 |
| ·BP 神经网络模型的建立 | 第53-59页 |
| ·网络结构的确定 | 第53-54页 |
| ·各层神经元个数的确定 | 第54-56页 |
| ·误差精度的选择 | 第56页 |
| ·激发函数的选择 | 第56-58页 |
| ·学习参数的选取 | 第58-59页 |
| ·面向 MATLAB 的 BP 神经网络模型训练 | 第59-66页 |
| ·MATLAB 简介 | 第59页 |
| ·面向 MATLAB 的 BP 神经网络训练 | 第59-66页 |
| 第五章 模型应用与实例分析 | 第66-84页 |
| ·基于 BP 神经网络的物流园区建设风险评价模型的训练与检验 | 第66-74页 |
| ·数据样本及其处理 | 第67-70页 |
| ·模型的训练 | 第70-73页 |
| ·模型的测试 | 第73-74页 |
| ·实例分析 | 第74-82页 |
| ·项目概况 | 第74页 |
| ·项目风险评价指标分析 | 第74-80页 |
| ·基于 BP 神经网络的项目风险评价 | 第80-82页 |
| ·风险规避的措施建议 | 第82-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |