| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 区域物流影响因素及指标体系构建的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 物流需求量预测方法的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究思路与内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第14-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 研究方法与创新尝试 | 第16-17页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 创新尝试 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第18-22页 |
| 2.1 物流与区域物流 | 第18页 |
| 2.2 区域物流需求量 | 第18-19页 |
| 2.3 区域物流与区域经济的关系 | 第19-20页 |
| 2.3.1 区域经济对区域物流的影响 | 第19-20页 |
| 2.3.2 物流产业对经济的影响 | 第20页 |
| 2.4 区域物流需求量预测方法 | 第20-21页 |
| 2.4.1 定性分析法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 定量分析法 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 区域物流需求量预测指标体系与预测模型的建立 | 第22-37页 |
| 3.1 影响区域物流需求量的因素分析 | 第22-23页 |
| 3.2 区域物流需求量预测指标体系确定 | 第23-28页 |
| 3.2.1 指标体系构建原则 | 第23-24页 |
| 3.2.2 指标体系初选 | 第24-25页 |
| 3.2.3 指标体系关联度分析 | 第25-28页 |
| 3.2.4 指标体系确定 | 第28页 |
| 3.3 RBF和SVR预测模型分析 | 第28-34页 |
| 3.3.1 RBF预测模型及其特点 | 第28-30页 |
| 3.3.2 SVR预测模型及局限性 | 第30-34页 |
| 3.4 PCA-SVR预测模型构建 | 第34-36页 |
| 3.4.1 PCA-SVR模型的建模思路 | 第34页 |
| 3.4.2 运用PCA对数据进行降维分析 | 第34页 |
| 3.4.3 PCA-SVR模型预测步骤 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 物流需求量预测(以安徽省为例) | 第37-55页 |
| 4.1 安徽省物流发展现状分析 | 第37-41页 |
| 4.1.1 安徽省物流发展现状 | 第37-40页 |
| 4.1.2 安徽省物流发展存在的问题 | 第40-41页 |
| 4.2 基于RBF和SVR的安徽省物流需求量仿真预测 | 第41-46页 |
| 4.2.1 RBF的仿真预测结果分析 | 第41-44页 |
| 4.2.2 SVR的仿真预测结果分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于PCA-SVR的安徽省物流需求量预测 | 第46-53页 |
| 4.3.1 数据选取 | 第46页 |
| 4.3.2 运用PCA对数据进行降维分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 PCA-SVR的物流需求量仿真预测 | 第48-50页 |
| 4.3.4 仿真预测结果对比分析 | 第50-52页 |
| 4.3.5 2018年安徽省物流需求量预测 | 第52-53页 |
| 4.4 安徽省物流发展建议 | 第53-54页 |
| 4.4.1 宏观层面的物流发展建议 | 第53页 |
| 4.4.2 中观层面的物流发展建议 | 第53-54页 |
| 4.4.3 微观层面的物流发展建议 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 研究结论 | 第55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62页 |
