| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·本文的选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题的背景 | 第9-10页 |
| ·选题的意义 | 第10页 |
| ·相关研究现状 | 第10-19页 |
| ·有关福建省物流产业的研究 | 第10-13页 |
| ·RBF 神经网络应用的研究 | 第13-15页 |
| ·有关区域物流需求的研究 | 第15-17页 |
| ·有关物流需求结构的研究 | 第17-18页 |
| ·现有研究的不足 | 第18-19页 |
| ·本文研究思路 | 第19-20页 |
| ·本文的特点 | 第20-21页 |
| 第二章 相关理论概念综述 | 第21-38页 |
| ·现代物流相关概念综述 | 第21-26页 |
| ·现代物流 | 第21-24页 |
| ·现代物流的发展 | 第24-25页 |
| ·现代物流的特征 | 第25-26页 |
| ·现代物流需求理论综述 | 第26-32页 |
| ·现代物流需求的特点 | 第27页 |
| ·现代物流需求的分析 | 第27-32页 |
| ·区域物流理论综述 | 第32-36页 |
| ·物流需求结构的概念 | 第36-38页 |
| 第三章 福建物流需求结构分析 | 第38-46页 |
| ·基于产业演进和外贸分析福建省现代物流需求结构的合理性 | 第38-39页 |
| ·第一产业内部物流需求结构分析 | 第39-41页 |
| ·第二产业内部物流需求结构分析 | 第41-42页 |
| ·第三产业内部物流需求结构分析 | 第42页 |
| ·福建的贸易结构对福建物流需求结构的影响 | 第42-44页 |
| ·福建总体物流需求结构分析 | 第44-46页 |
| 第四章 建立福建省物流需求量预测模型 | 第46-63页 |
| ·福建省物流需求量预测模型变量提取 | 第46-56页 |
| ·RBF 神经网络基本理论 | 第56-58页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第56-57页 |
| ·RBF 神经网络的学习过程 | 第57-58页 |
| ·预测模型设计 | 第58-63页 |
| ·数据样本及处理 | 第58页 |
| ·基于MATLAB 的RBF 神经网络训练 | 第58-60页 |
| ·仿真拟合结果分析 | 第60-63页 |
| 第五章 政策建议与总结 | 第63-66页 |
| ·政策建议 | 第63-64页 |
| ·总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |