| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-11页 |
| 1.2.1 水运与区域经济相关关系研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 水运对区域经济贡献度相关研究 | 第10页 |
| 1.2.3 港口吞吐量预测相关研究 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第11页 |
| 1.4 论文总体结构 | 第11-13页 |
| 2 基于协整理论的丹东市水运与区域经济相关关系研究 | 第13-25页 |
| 2.1 基本理论 | 第13-21页 |
| 2.1.1 平稳时间序列 | 第13页 |
| 2.1.2 非平稳时间序列和单整 | 第13-14页 |
| 2.1.3 非平稳时间序列的单位根检验 | 第14-19页 |
| 2.1.4 协整关系和协整检验 | 第19-20页 |
| 2.1.5 伴生关系指标选取 | 第20-21页 |
| 2.2 丹东市GDP与水运货运量序列的平稳性检验 | 第21-24页 |
| 2.2.1 丹东市GDP的平稳性检验 | 第21-22页 |
| 2.2.2 丹东市水运货运量的平稳性检验 | 第22-24页 |
| 2.3 丹东市GDP与水运货运量之间的协整检验 | 第24-25页 |
| 3 基于VAR模型的丹东市水运货运量对区域经济贡献度研究 | 第25-36页 |
| 3.1 向量自回归模型 | 第25-26页 |
| 3.2 向量自回归模型的检验 | 第26-30页 |
| 3.2.1 VAR模型的稳定性检验 | 第26-27页 |
| 3.2.2 滞后阶数p的确定 | 第27-29页 |
| 3.2.3 Granger因果关系检验 | 第29-30页 |
| 3.3 丹东市水运对区域经济贡献度计算 | 第30-36页 |
| 3.3.1 脉冲影响函数 | 第30-33页 |
| 3.3.2 方差分解 | 第33-36页 |
| 4 基于BP神经网络的丹东港吞吐量预测研究 | 第36-50页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第36-37页 |
| 4.2 吞吐量预测BP神经网络模型 | 第37-38页 |
| 4.2.1 模型网络结构 | 第37-38页 |
| 4.2.2 模型学习原理 | 第38页 |
| 4.3 吞吐量预测模型参数的选择 | 第38-43页 |
| 4.3.1 输入输出数据选择 | 第39-41页 |
| 4.3.2 隐含层节点数的确定 | 第41-42页 |
| 4.3.3 函数的选择 | 第42-43页 |
| 4.4 吞吐量预测结果及分析 | 第43-50页 |
| 4.4.1 预测结果 | 第43-49页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第49-50页 |
| 5 结论与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 结论 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |