| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 导论 | 第8-19页 |
| ·选题背景 | 第8-10页 |
| ·本文研究意义 | 第10-11页 |
| ·区域物流需求概述 | 第11-13页 |
| ·区域物流需求定义 | 第11-12页 |
| ·区域物流需求的特点 | 第12-13页 |
| ·区域物流需求预测研究综述 | 第13-17页 |
| ·区域物流需求预测常用方法 | 第13-16页 |
| ·国内外研究综述 | 第16-17页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容 | 第17页 |
| ·本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-36页 |
| ·广义回归神经网络理论 | 第19-24页 |
| ·人工神经网络原理概述 | 第19-20页 |
| ·广义回归神经网络 | 第20-23页 |
| ·广义回归神经网络基础算法 | 第23-24页 |
| ·广义回归神经网络在函数逼近上的特点 | 第24页 |
| ·粒子群优化算法 | 第24-36页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第24-25页 |
| ·原始粒子群优化算法 | 第25-28页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| ·改进粒子群优化算法 | 第29-34页 |
| ·PSO算法与遗传算法的比较 | 第34-36页 |
| 第三章 区域物流需求预测量化指标体系 | 第36-45页 |
| ·区域物流需求预测量化指标选择原则 | 第36页 |
| ·区域物流需求的经济影响因素分析 | 第36-40页 |
| ·定性分析 | 第37-40页 |
| ·定量分析 | 第40页 |
| ·区域物流需求量化指标 | 第40-42页 |
| ·物流需求量化指标 | 第40-41页 |
| ·货运量法 | 第41页 |
| ·物流成本占GDP比例法 | 第41-42页 |
| ·社会物流总额 | 第42页 |
| ·预测指标评价 | 第42-45页 |
| ·拟合检验 | 第42-43页 |
| ·外推检验 | 第43-45页 |
| 第四章 基于改进APSO-GRNN模型的构建 | 第45-61页 |
| ·一种改进的自适应惯性权值粒子群优化算法 | 第45-57页 |
| ·算法思想 | 第45-47页 |
| ·算法流程 | 第47-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-57页 |
| ·APSO-GRNN预测模型 | 第57-61页 |
| ·输入输出变量的确定 | 第57-58页 |
| ·数据预处理 | 第58-59页 |
| ·平滑因子σ确定 | 第59-60页 |
| ·预测结果检验 | 第60-61页 |
| 第五章 基于APSO-GRNN模型的区域物流需求预测实证研究 | 第61-71页 |
| ·广东省经济基本状况 | 第61-63页 |
| ·样本数据收集 | 第63-64页 |
| ·基于APSO-GRNN模型的广东省物流需求量预测 | 第64-69页 |
| ·APSO-GRNN预测模型构建 | 第64-67页 |
| ·APSO-GRNN模型外推预测及结果分析 | 第67-68页 |
| ·与灰色预测模型对比分析 | 第68-69页 |
| ·广东省物流发展的建议 | 第69-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·研究的不足和展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 研究生学习期间的主要研究成果 | 第79页 |