BP神经网络在港口绩效评价中的应用研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12页 |
| 1.3 论文研究内容、方法和创新点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 文献综述 | 第16-31页 |
| 2.1 绩效评价 | 第16-20页 |
| 2.1.1 绩效评价相关概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 国外绩效评价研究现状 | 第17-18页 |
| 2.1.3 国内绩效评价研究现状 | 第18-20页 |
| 2.2 神经网络 | 第20-26页 |
| 2.2.1 人工神经网络简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 BP神经网络基本原理 | 第21-25页 |
| 2.2.3 BP神经网络在港口评价中应用研究现状 | 第25-26页 |
| 2.3 平衡计分卡 | 第26-30页 |
| 2.3.1 平衡计分卡理论 | 第26-28页 |
| 2.3.2 平衡计分卡应用研究现状 | 第28-29页 |
| 2.3.3 平衡计分卡在港口绩效评价中优势 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于平衡计分卡的散杂货港口绩效评价指标的建立 | 第31-44页 |
| 3.1 散杂货港口绩效评价指标的选择原则 | 第31-32页 |
| 3.2 散杂货港口生产业务流程分析 | 第32-34页 |
| 3.3 散杂货港口绩效评价指标分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 财务指标分析 | 第35-36页 |
| 3.3.2 客户指标分析 | 第36-37页 |
| 3.3.3 内部经营指标分析 | 第37-41页 |
| 3.3.4 创新与学习指标分析 | 第41页 |
| 3.4 散杂货港口绩效评价指标选择 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于BP神经网络的散杂货港口绩效评价模型 | 第44-58页 |
| 4.1 数据采集和处理 | 第44-48页 |
| 4.1.1 数据采集 | 第44-46页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第46-47页 |
| 4.1.3 数据选择和分组 | 第47-48页 |
| 4.2 BP神经网络模型建立 | 第48-53页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 BP神经网络算法选择 | 第50-51页 |
| 4.2.3 BP神经网络参数设置 | 第51-53页 |
| 4.3 BP神经网络模型实现 | 第53-56页 |
| 4.3.1 程序分析 | 第53-54页 |
| 4.3.2 模型训练 | 第54-56页 |
| 4.3.3 有效性验证 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 基于BP神经网络的散杂货港口绩效评价 | 第58-66页 |
| 5.1 港口经营绩效评价 | 第58-59页 |
| 5.2 港口经营绩效分析 | 第59-64页 |
| 5.3 改进措施以及建议 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录A | 第70-71页 |
| 附录B | 第71-78页 |
| 附录C | 第78-79页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
