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联动发展背景下宜宾港物流需求预测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究意义第11-12页
        1.2.1 理论意义第11页
        1.2.2 现实意义第11-12页
    1.3 国内外研究综述第12-17页
        1.3.1 国外研究现状第12-14页
        1.3.2 国内研究现状第14-16页
        1.3.3 国内外研究现状评述第16-17页
    1.4 研究内容及创新点第17-18页
        1.4.1 研究内容第17-18页
        1.4.2 研究创新点第18页
    1.5 研究方法及技术路线第18-20页
        1.5.1 研究方法第18-19页
        1.5.2 技术路线第19-20页
第二章 联动发展背景下港口物流需求预测概述第20-28页
    2.1 港口联动概述第20-23页
        2.1.1 港口联动的定义第20页
        2.1.2 港口联动的内容及模式第20-22页
        2.1.3 联动影响港口物流需求的机理第22-23页
    2.2 港口及腹地相互关系第23-25页
        2.2.1 经济腹地对港口的影响第23-24页
        2.2.2 港口对经济腹地的影响第24页
        2.2.3 港口及经济腹地的协同发展第24-25页
    2.3 联动发展背景下港口物流需求预测第25-28页
        2.3.1 联动发展背景下港口物流需求特征第25-26页
        2.3.2 联动发展背景下港口物流需求预测内容及步骤第26-28页
第三章 宜宾港联动发展状况及经济腹地划分第28-36页
    3.1 宜宾港总体情况第28-31页
        3.1.1 航道条件及基础设施建设第29页
        3.1.2 港口业务开展情况第29-30页
        3.1.3 港口的集疏运体系第30页
        3.1.4 宜宾临港产业区情况第30-31页
    3.2 宜宾港与其他港口联动发展状况第31-33页
    3.3 联动发展背景下宜宾港经济腹地划分第33-36页
        3.3.1 宜宾港经济腹地总体情况第33页
        3.3.2 联动下宜宾港经济腹地划分第33-36页
第四章 联动发展背景下宜宾港物流需求预测模型构建第36-48页
    4.1 定量预测方法第36-42页
        4.1.1 指数平滑法第36-37页
        4.1.2 GM(1,1)灰色预测第37-39页
        4.1.3 回归分析预测法第39-41页
        4.1.4 BP神经网络第41-42页
    4.2 组合预测方法第42-45页
        4.2.1 组合预测的分类第43页
        4.2.2 组合预测权系数的确定方法第43-44页
        4.2.3 组合预测效果的评价第44-45页
    4.3 联动发展背景下宜宾物流需求预测模型第45-48页
第五章 联动发展背景下宜宾港物流需求预测实证分析第48-68页
    5.1 预测指标构建第48-51页
        5.1.1 港口物流需求影响因素分析第48-49页
        5.1.2 预测指标的构建原则第49-50页
        5.1.3 宜宾港物流需求预测指标集第50-51页
    5.2 预测指标数据收集与筛选第51-55页
        5.2.1 数据资料收集第51-52页
        5.2.2 预测指标的筛选方法第52-53页
        5.2.3 灰色关联度进行关键指标筛选第53-55页
    5.3 货物吞吐量预测第55-63页
        5.3.1 GM(1,1)时间序列预测第55-56页
        5.3.2 BP神经网络预测第56-61页
        5.3.3 GM(1,1)和BP神经网络组合预测第61-63页
    5.4 集装箱吞吐量预测第63页
    5.5 预测结果分析第63-64页
    5.6 宜宾港港口物流发展建议第64-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 研究总结第68页
    6.2 研究展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
附录: 部分MATLAB预测代码第76-80页
攻读学位期间取得的研究成果第80页

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