我国城市出租车行业特性分析与需求预测模型构建--以南昌市为例
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-19页 |
| ·本课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-16页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究 | 第10-16页 |
| ·本课题研究思路与方法 | 第16-18页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·研究方法与工具 | 第17-18页 |
| ·本课题研究的创新之处 | 第18-19页 |
| 第2章 我国出租车行业管理模式与价值链特性分析 | 第19-39页 |
| ·城市出租车行业发展概况 | 第19-21页 |
| ·国外出租车发展概况 | 第19页 |
| ·国内出租车发展概况 | 第19-21页 |
| ·城市出租车行业管理模式分析 | 第21-31页 |
| ·出租车的概念界定 | 第21页 |
| ·城市出租车行业管理模式 | 第21-26页 |
| ·国外出租车行业管理模式与经验 | 第26-31页 |
| ·典型发达国家出租车行业管理现状 | 第26-29页 |
| ·总结与启示 | 第29-31页 |
| ·城市出租车行业的特性与价值链分析 | 第31-36页 |
| ·城市出租车行业内部运行体系 | 第31-32页 |
| ·城市出租车行业特性与价值链特征 | 第32-36页 |
| ·一个调查:对价值链特征的实证研究 | 第36-39页 |
| 第3章 城市出租车需求影响因素分析 | 第39-60页 |
| ·城市出租车需求形成机理分析 | 第39页 |
| ·城市出租车市场影响因素分析 | 第39-47页 |
| ·城市出租车市场影响因素结构分析 | 第47-60页 |
| ·城市出租车需求影响因素的有向图的构建 | 第47-48页 |
| ·有向图的邻接矩阵表达 | 第48-49页 |
| ·可达矩阵的建立 | 第49-51页 |
| ·区域划分 | 第51-53页 |
| ·级位划分 | 第53-56页 |
| ·提取骨干矩阵及绘制多级递阶图 | 第56-60页 |
| 第4章 需求模型建立与南昌市出租车需求量预测 | 第60-73页 |
| ·城市出租车系统特点分析 | 第60页 |
| ·BP神经网络及其改进 | 第60-63页 |
| ·神经网络概述 | 第60-61页 |
| ·BP神经网络 | 第61-62页 |
| ·BP神经网络改进 | 第62-63页 |
| ·城市出租车需求预测模型建立 | 第63-68页 |
| ·BP神经网络预测思路 | 第63-64页 |
| ·BP神经网络模型预测步骤 | 第64-68页 |
| ·应用BP神经网络模型应注意的问题 | 第68页 |
| ·城市出租车模型检验与运行结果 | 第68-73页 |
| 第5章 对预测模型的进一步分析与相关政策建议 | 第73-84页 |
| ·模型分析与讨论 | 第73-78页 |
| ·城市出租车发展政策建议 | 第78-82页 |
| ·结论与展望 | 第82-84页 |
| ·研究结论 | 第82-83页 |
| ·有待进一步深入研究的问题 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第87页 |
