| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·煤炭供应链 | 第14-16页 |
| ·供应链风险管理与评价 | 第16-17页 |
| ·研究内容与结构框架 | 第17-19页 |
| ·研究目的与创新点 | 第19-21页 |
| 2 煤炭物流供应链网络分析与风险管理 | 第21-30页 |
| ·煤炭物流供应链网络的概述 | 第21-23页 |
| ·煤炭物流供应链网络定义 | 第21-22页 |
| ·煤炭物流供应链网络的结构 | 第22-23页 |
| ·煤炭物流供应链网络的特征 | 第23-24页 |
| ·供应链风险的概述 | 第24-27页 |
| ·供应链风险的定义 | 第25页 |
| ·供应链风险的分类 | 第25-26页 |
| ·供应链风险的性质 | 第26-27页 |
| ·煤炭物流供应链网络风险管理流程 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 煤炭物流供应链网络风险分析及评价方法研究 | 第30-42页 |
| ·煤炭物流供应链网络风险因素分析 | 第30-33页 |
| ·煤炭物流供应链网络的结构风险 | 第30-31页 |
| ·煤炭物流供应链网络的信息风险 | 第31页 |
| ·煤炭物流供应链网络的生产风险 | 第31-32页 |
| ·煤炭物流供应链网络的物流风险 | 第32页 |
| ·煤炭物流供应链网络的环境风险 | 第32-33页 |
| ·风险评价指标体系的建立原则 | 第33-34页 |
| ·煤炭物流供应链的风险评价指标体系 | 第34-36页 |
| ·煤炭物流供应链风险因素识别 | 第34-35页 |
| ·煤炭物流供应链风险评价指标体系的构建 | 第35-36页 |
| ·供应链的风险评价方法 | 第36-40页 |
| ·定性风险评价方法 | 第37页 |
| ·定量风险评价方法 | 第37-39页 |
| ·风险评价方法的对比与选择 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 煤炭物流供应链网络风险评价模型及算法研究 | 第42-58页 |
| ·BP神经网络 | 第42-46页 |
| ·BP神经网络模型 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络的实现过程 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的特点 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络存在的问题 | 第45-46页 |
| ·遗传算法 | 第46-50页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第47页 |
| ·遗传算法的操作步骤 | 第47-49页 |
| ·遗传算法的特点 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络与遗传算法组合原理 | 第50-52页 |
| ·基于遗传神经网络的煤炭物流供应链网络风险评价模型 | 第52-53页 |
| ·遗传神经网络的风险评价模型的算法设计 | 第53-57页 |
| ·建立网络拓扑结构 | 第53-54页 |
| ·遗传算法优化神经网络的权值与阈值 | 第54-55页 |
| ·确定适应度函数 | 第55页 |
| ·遗传操作的参数设定 | 第55-56页 |
| ·执行BP算法 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 算例分析 | 第58-76页 |
| ·算例描述 | 第58-60页 |
| ·遗传神经网络评价模型 | 第60-72页 |
| ·训练样本的构造 | 第60-64页 |
| ·BP网络拓扑结构 | 第64-68页 |
| ·遗传算法优化BP网络权阈值 | 第68-71页 |
| ·BP网络训练过程及结果 | 第71-72页 |
| ·算例风险评价结果 | 第72-73页 |
| ·风险管理 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 6 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 附录 A | 第80-82页 |
| 作者简历 | 第82-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |