| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·相关文献评述 | 第11-13页 |
| ·本文的相关工作 | 第13-14页 |
| 第2章 国际干散货航运市场分析 | 第14-21页 |
| ·国际干散货航运市场的需求 | 第14-19页 |
| ·国际干散货航运市场需求定义 | 第14页 |
| ·国际干散货航运市场需求分析 | 第14-19页 |
| ·国际干散货航运市场的供给 | 第19-21页 |
| ·国际干散货航运市场供给 | 第19页 |
| ·国际干货航运市场供给分析 | 第19-21页 |
| 第3章 二手干散货船市场分析和船价的影响因素及评估 | 第21-33页 |
| ·二手船定义 | 第21页 |
| ·二手船的供给与需求 | 第21-23页 |
| ·二手船的供给 | 第21-22页 |
| ·二手船需求 | 第22-23页 |
| ·二手干散货船船价指数介绍及演变分析 | 第23-27页 |
| ·二手船船价指数介绍 | 第23-24页 |
| ·船价指数变化原因分析 | 第24-27页 |
| ·二手船价格的影响因素 | 第27-28页 |
| ·二手船价格的评估 | 第28-33页 |
| ·二手船的损耗及折旧 | 第28-30页 |
| ·二手船船价评估方法 | 第30-33页 |
| 第4章 人工神经网络基本理论 | 第33-48页 |
| ·人工神经网络的发展历程 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第34-38页 |
| ·人工神经网络的构成要素 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第36-38页 |
| ·人工神经网络的计算理论 | 第38-42页 |
| ·人工神经元数学模型 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第39-41页 |
| ·人工神经网络常见学习算法 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络 | 第42-47页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第42-43页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 MATLAB神经网络在二手船价指数预测中的应用 | 第48-64页 |
| ·二手船船价指数的定性分析 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络预测二手船船价指数建模分析 | 第49-56页 |
| ·研究对象的确定 | 第49页 |
| ·训练样本集的确定 | 第49-52页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第52-55页 |
| ·BP算法的不足与改进 | 第55-56页 |
| ·BP网络预测程序在MATLAB中的实现 | 第56-60页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第56-57页 |
| ·BP网络的计算在MATLAB中实现的步骤 | 第57-59页 |
| ·本文BP神经网络预测的具体实现 | 第59-60页 |
| ·VB调用MATLAB神经网络工具箱的实现过程 | 第60-64页 |
| ·利用ActiveX自动化 | 第61-62页 |
| ·二手干散货船船价指数预测系统软件的实现 | 第62-64页 |
| 第6章 结论 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·建议 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 研究生履历 | 第77页 |