| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内外滚装运输发展概述 | 第9-10页 |
| ·川江滚装运输市场概述 | 第10-11页 |
| ·预测方法概述 | 第11-13页 |
| ·研究目标与内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法与技术路线图 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论与方法 | 第16-25页 |
| ·BP 神经网络 | 第16-18页 |
| ·BP 神经网络理论概述 | 第16页 |
| ·BP 神经网络结构模型 | 第16-18页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第18-21页 |
| ·遗传算法简述 | 第18-19页 |
| ·遗传算法运算过程以及代码 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20-21页 |
| ·遗传 BP 神经网络模型 | 第21-25页 |
| ·遗传算法优化神经网络原理 | 第22-23页 |
| ·遗传算法优化神经网络步骤 | 第23-25页 |
| 第三章 川江滚装运输市场概述 | 第25-40页 |
| ·川江滚装运输市场概述 | 第25-32页 |
| ·川江滚装运输市场面临威胁 | 第32-40页 |
| ·沿江道路的交通状况 | 第32-34页 |
| ·川江道路结构发生改变 | 第34-35页 |
| ·不同运输方式之间的替代性分析 | 第35-36页 |
| ·滚装运输的发展面临威胁、提出解决方法 | 第36-40页 |
| 第四章 运量预测方法选择研究和川江滚装市场运量预测 | 第40-48页 |
| ·运量预测方法选择研究 | 第40-43页 |
| ·时间序列法 | 第40页 |
| ·滑动平均法 | 第40页 |
| ·灰色系统理论 | 第40-41页 |
| ·遗传 BP 神经网络 | 第41-42页 |
| ·方法对比分析 | 第42-43页 |
| ·基于遗传 BP 的川江滚装运输市场运量预测 | 第43-48页 |
| ·样本选择 | 第43页 |
| ·确定 BP 神经网络拓扑结构 | 第43页 |
| ·用遗传算法优化神经网络初始权值和阈值 | 第43-44页 |
| ·遗传 BP 神经网络模型实现 | 第44-46页 |
| ·程序运行结果 | 第46-47页 |
| ·预测模型可靠性分析 | 第47-48页 |
| 第五章 川江滚装运输市场发展策略研究 | 第48-55页 |
| ·川江滚装运输市场运力资源优化配置 | 第48-50页 |
| ·川江滚装运输市场问题研究 | 第50-52页 |
| ·川江滚装运输市场发展策略 | 第52-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A | 第62-67页 |
| 附录B（部分程序源代码） | 第67-70页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第70页 |