| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第11-14页 |
| ·本文的主要研究内容和研究方法 | 第14-17页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的研究方法 | 第15-17页 |
| 第2章 港口竞争力及其评价方法 | 第17-26页 |
| ·港口竞争力概述 | 第17-20页 |
| ·港口竞争力的含义 | 第17-18页 |
| ·港口竞争力的特点 | 第18-20页 |
| ·港口竞争力评价已有方法综述 | 第20-22页 |
| ·主成分分析法 | 第20-21页 |
| ·因子分析法 | 第21页 |
| ·层次分析法 | 第21-22页 |
| ·模糊评价法 | 第22页 |
| ·人工神经网络评价法的提出 | 第22-26页 |
| 第3章 人工神经网络理论 | 第26-34页 |
| ·人工神经网络简介 | 第26页 |
| ·人工神经网络模型 | 第26-31页 |
| ·生物神经元模型 | 第27页 |
| ·神经元数学模型 | 第27-29页 |
| ·神经元网络模型 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络在企业竞争力评价中的应用 | 第32-34页 |
| 第4章 港口竞争力评价指标体系的建立 | 第34-41页 |
| ·港口竞争力评价指标体系的设计原则 | 第34-35页 |
| ·科学性原则 | 第34页 |
| ·代表性原则 | 第34页 |
| ·可比性原则 | 第34页 |
| ·可操作性原则 | 第34页 |
| ·相对独立性原则 | 第34-35页 |
| ·绝对指标和相对指标相结合的原则 | 第35页 |
| ·影响港口竞争力的主要因素 | 第35-39页 |
| ·港口投资趋势 | 第35-36页 |
| ·港口吞吐量增长率 | 第36页 |
| ·港口作业能力 | 第36-38页 |
| ·港口财务状况 | 第38页 |
| ·港口自然条件 | 第38-39页 |
| ·港口竞争力评价指标的确定 | 第39-41页 |
| 第5章 基于BP神经网络的港口竞争力评价模型的建立 | 第41-69页 |
| ·人工神经网络模型的选择——BP神经网络模型 | 第41-44页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第41-42页 |
| ·BP学习算法 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络模型的评价程序 | 第44-47页 |
| ·BP神经网络模型的实现 | 第47-61页 |
| ·评价指标的确定 | 第48页 |
| ·训练样本数据的采集及处理 | 第48-53页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第53-61页 |
| ·BP神经网络模型的训练结果及仿真 | 第61-63页 |
| ·BP神经网络的训练结果 | 第61页 |
| ·BP神经网络的仿真 | 第61-63页 |
| ·BP神经网络模型的GUI实现 | 第63-69页 |
| 第6章 模型应用与实例分析 | 第69-74页 |
| ·待评价港口 | 第69-70页 |
| ·港口竞争力评价的具体过程 | 第70-71页 |
| ·实例评价结果分析 | 第71-74页 |
| 第7章 结论及展望 | 第74-76页 |
| ·基本结论 | 第74-75页 |
| ·存在问题及后续有待研究的内容 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 BP神经网络训练程序 | 第80-83页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 研究生履历 | 第85页 |