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铁路货运高端产品市场需求预测和竞争力分析

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-22页
    1.1 问题的提出第12-14页
        1.1.1 论文研究背景第12-13页
        1.1.2 论文研究目的与意义第13-14页
    1.2 国内外相关研究现状第14-19页
        1.2.1 研究的总体情况第14-16页
        1.2.2 国外研究现状分析第16-17页
        1.2.3 国内研究现状分析第17-19页
        1.2.4 国内外研究现状评述第19页
    1.3 本文主要研究内容及基本研究思路第19-22页
2 铁路货运高端产品市场需求分析第22-35页
    2.1 我国货运市场宏观环境分析第22-25页
    2.2 货运市场细分与货运高端产品第25-30页
        2.2.1 货运市场细分及评价第25-27页
        2.2.2 高端货运的概念和特点第27-30页
    2.3 高端货运市场需求分析第30-34页
        2.3.1 货物运输需求影响因素分析第30-31页
        2.3.2 现代物流背景下高端货运市场需求的特点第31-34页
    2.4 本章小结第34-35页
3 铁路货运高端产品市场需求预测的步骤与方法第35-45页
    3.1 运输需求预测的内容、步骤与方法第35-38页
        3.1.1 运输需求预测的基本内容第35页
        3.1.2 运输需求预测的基本原理和步骤第35-36页
        3.1.3 货运量预测的传统方法第36-38页
    3.2 本文采用的单个货运量预测基本方法与模型第38-42页
        3.2.1 多元线性回归预测模型第38-40页
        3.2.2 灰色预测模型第40-41页
        3.2.3 BP神经网络预测模型第41-42页
    3.3 基于诱导有序集结算子(IOWA)的组合预测模型第42-43页
        3.3.1 IOWA算子的基本概念第42-43页
        3.3.2 基于IOWA算子的组合预测模型第43页
    3.4 本章小结第43-45页
4 铁路货运高端产品市场需求总量的预测第45-62页
    4.1 铁路货运高端产品市场需求总量预测思路第45-48页
        4.1.1 铁路货运高端产品市场需求总量预测思路第45页
        4.1.2 高端货运市场需求总量现状统计第45-48页
    4.2 基于单个预测方法的高端货运市场需求总量预测第48-55页
        4.2.1 多元线性回归预测模型和结果第48-50页
        4.2.2 灰色GM(1,1)预测模型和结果第50-52页
        4.2.3 BP神经网络预测模型和结果第52-55页
    4.3 基于IOWA组合预测模型的高端货运市场需求总量预测第55-58页
        4.3.1 模型的构建与求解第55-57页
        4.3.2 与单一预测方法预测结果对比分析第57-58页
    4.4 目标年铁路货运高端产品市场需求总量预测第58-61页
        4.4.1 目标年高端货运市场需求总量的预测第58-60页
        4.4.2 目标年铁路货运高端产品市场需求总量的预测第60-61页
    4.5 本章小结第61-62页
5 铁路货运高端产品市场分担率的研究第62-80页
    5.1 高端货运市场各种运输方式竞争力影响因素分析第62-64页
    5.2 高端货运市场中各种运输方式竞争的基本情况第64-69页
        5.2.1 公路货运高端产品市场供给情况第64-65页
        5.2.2 航空货运高端产品市场供给情况第65-66页
        5.2.3 铁路货运高端产品市场供给情况第66-68页
        5.2.4 高端货运市场上各种运输方式技术经济特性对比分析第68-69页
    5.3 不同运输方式货运高端产品分担率模型的研究第69-72页
        5.3.1 基本模型第69-70页
        5.3.2 改进模型第70-71页
        5.3.3 模型的参数标定第71-72页
    5.4 广州——长沙各种运输方式货运高端产品分担率案例分析第72-77页
        5.4.1 案例背景第72-74页
        5.4.2 参数标定第74-75页
        5.4.3 竞争力影响因素的弹性分析第75-77页
    5.5 铁路货运高端产品在高端货运市场中的竞争优势分析第77-79页
    5.6 本章小结第79-80页
6 结论与展望第80-82页
    6.1 论文的主要工作第80-81页
    6.2 需要进一步研究的问题第81-82页
参考文献第82-86页
附录A第86-90页
附录B第90-92页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第92-94页
学位论文数据集第94页

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