基于灰色神经网络模型的煤炭物流需求预测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内相关研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外相关研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究内容与创新点 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容 | 第15页 |
| ·论文特色 | 第15-16页 |
| ·论文研究路线 | 第16-17页 |
| 2 煤炭物流需求分析 | 第17-26页 |
| ·物流需求概述 | 第17页 |
| ·煤炭物流需求分析的主要内容 | 第17-23页 |
| ·我国煤炭产量与来源分析 | 第18页 |
| ·我国煤炭运输格局分析 | 第18-23页 |
| ·煤炭物流需求量分析 | 第23页 |
| ·煤炭物流需求影响因素分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 煤炭物流需求预测方法与影响因素的确立 | 第26-34页 |
| ·煤炭物流需求量预测常用方法 | 第26-29页 |
| ·煤炭物流需求量预测影响因素的选择 | 第29-32页 |
| ·煤炭物流需求预测影响因素选择原则 | 第29-30页 |
| ·煤炭物流需求量预测影响因素的确立 | 第30-32页 |
| ·煤炭物流需求预测基本步骤 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 第四章煤炭物流需求预测方法及模型的建立 | 第34-49页 |
| ·灰色系统预测模型 | 第34-40页 |
| ·灰色系统理论基本内容 | 第34-35页 |
| ·灰色模型的分类 | 第35-36页 |
| ·灰色系统预测模型GM(1,1)模型的建模步骤 | 第36-40页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第40-46页 |
| ·人工神经网络 | 第40-42页 |
| ·BP神经网络模型 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络算法 | 第44-46页 |
| ·灰色神经网络预测方法模型 | 第46-48页 |
| ·灰色神经网络模型的一般研究 | 第46-47页 |
| ·改进的灰色神经网络模型 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 我国煤炭物流需求预测的实证分析 | 第49-63页 |
| ·灰色系统模型预测 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络模型预测 | 第50-54页 |
| ·BP神经网络结构确定 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络模型的预测 | 第52-54页 |
| ·灰色神经网络模型预测 | 第54-56页 |
| ·预测结果 | 第54页 |
| ·模型预测性能对比分析 | 第54-56页 |
| ·我国煤炭物流需求量预测 | 第56-60页 |
| ·煤炭消费需求量预测 | 第56-57页 |
| ·煤炭流通加工量预测 | 第57-58页 |
| ·煤炭运输量的预测 | 第58-60页 |
| ·煤炭物流发展建议 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·主要结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
