| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 集装箱码头外集卡服务流程及主要问题 | 第17-24页 |
| 2.1 集装箱码头外集卡进出港情况及管理模式 | 第17-21页 |
| 2.1.1 集装箱码头外集卡进出港的情况 | 第17-19页 |
| 2.1.2 集装箱码头外集卡集港模式 | 第19-21页 |
| 2.2 外集卡到港对集装箱码头的影响 | 第21-24页 |
| 2.2.1 微观层面集卡到港研究对集装箱码头的影响 | 第21-22页 |
| 2.2.2 宏观层面集卡到港研究对集装箱码头的影响 | 第22-24页 |
| 第3章 集装箱码头外集卡到港规律分析 | 第24-37页 |
| 3.1 集装箱码头外集卡到港规律 | 第24-28页 |
| 3.1.1 码头整体集卡到港规律分析 | 第24-26页 |
| 3.1.2 船舶对应集卡到港规律分析 | 第26-28页 |
| 3.2 集装箱码头外集卡到达影响因素分析 | 第28-37页 |
| 3.2.1 集装箱码头外集卡到港影响因素分析 | 第28-34页 |
| 3.2.2 各因素对外集卡到港的影响程度分析 | 第34-37页 |
| 第4章 集装箱码头外集卡到达量预测模型 | 第37-47页 |
| 4.1 预测模型的框架及思路 | 第37-38页 |
| 4.2 模型构建 | 第38-43页 |
| 4.2.1 模型参数及变量说明 | 第38-39页 |
| 4.2.2 支持向量机预测模型 | 第39-41页 |
| 4.2.3 深度学习预测模型 | 第41-43页 |
| 4.3 集卡到港量预测模型的求解 | 第43-47页 |
| 4.3.1 深度置信网络特征提取模型的求解 | 第43-44页 |
| 4.3.2 支持向量机预测模型的求解 | 第44-47页 |
| 第5章 集装箱码头外集卡到达量预测效果分析 | 第47-58页 |
| 5.1 数据来源及预处理 | 第47-48页 |
| 5.2 集卡到港量预测实证分析结果 | 第48-53页 |
| 5.2.1 神经网络对集卡到达量预测实证分析 | 第48-50页 |
| 5.2.2 支持向量机对集卡到达量预测实证分析 | 第50-51页 |
| 5.2.3 深度学习对集卡到达量预测实证分析 | 第51-53页 |
| 5.3 集卡到港量预测效果比较 | 第53-58页 |
| 第6章 结论 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |