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基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测研究--以山西省为例

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
1 绪论第11-21页
    1.1 选题依据和立论背景第11-12页
    1.2 研究目的和意义第12-14页
        1.2.1 研究目的第12页
        1.2.2 研究意义第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-18页
        1.3.1 国外研究现状第14-16页
        1.3.2 国内研究现状第16-18页
    1.4 研究内容与方法第18-21页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 研究方法第19-20页
        1.4.3 研究技术路线第20-21页
2 相关理论第21-33页
    2.1 区域物流理论第21-22页
        2.1.1 区域物流第21-22页
        2.1.2 区域物流量第22页
    2.2 物流需求理论第22-25页
        2.2.1 物流需求的定义第22-23页
        2.2.2 物流需求的内容第23-24页
        2.2.3 物流需求的特征第24-25页
    2.3 物流需求预测理论第25-29页
        2.3.1 物流需求预测的概念第25-26页
        2.3.2 物流需求预测的原理第26-27页
        2.3.3 物流需求预测的类型第27-29页
    2.4 灰色系统与神经网络理论第29-33页
        2.4.1 灰色系统理论第29-30页
        2.4.2 神经网络理论第30-33页
3 煤炭物流需求预测影响因素体系第33-45页
    3.1 煤炭物流需求预测动因分析第33-36页
        3.1.1 煤炭消费占据主体地位第33页
        3.1.2 煤炭运输格局配置矛盾第33-35页
        3.1.3 政策鼓励发展煤炭物流第35-36页
    3.2 煤炭物流需求预测影响因素分析第36-41页
        3.2.1 煤炭物流需求预测影响因素选择原则第36-37页
        3.2.2 煤炭物流需求预测影响因素分析第37-41页
    3.3 煤炭物流需求预测影响因素指标体系第41-45页
        3.3.1 指标体系的设定第41-42页
        3.3.2 指标体系综合评价第42-45页
4 煤炭物流需求的灰色神经网络预测模型第45-59页
    4.1 物流需求预测一般方法第45-48页
        4.1.1 物流需求预测常用方法及特点第45-48页
        4.1.2 灰色神经网络预测方法及特点第48页
    4.2 煤炭物流需求预测方法的确定第48-51页
        4.2.1 煤炭物流需求预测方法的选择第48-50页
        4.2.2 灰色神经网络组合预测模型第50-51页
    4.3 基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测模型构建第51-59页
        4.3.1 煤炭物流需求预测的可行性第51-52页
        4.3.2 煤炭物流需求预测的主要内容第52-53页
        4.3.3 煤炭物流需求预测的主要步骤第53-54页
        4.3.4 煤炭物流需求预测模型算法设计第54-59页
5 山西省煤炭物流需求预测第59-69页
    5.1 山西省煤炭物流发展概况第59-61页
        5.1.1 山西省经济发展概况第59-60页
        5.1.2 山西省煤炭物流发展情况第60-61页
    5.2 山西省煤炭物流需求预测计算第61-63页
        5.2.1 山西省煤炭物流需求预测指标体系设定第61页
        5.2.2 山西省煤炭物流需求预测数据来源及处理第61-62页
        5.2.3 山西省煤炭物流需求预测模型计算第62-63页
        5.2.4 山西省煤炭物流需求预测结果分析第63页
    5.3 山西省煤炭物流发展措施建议第63-69页
        5.3.1 宏观经济层面的建议第64-65页
        5.3.2 中观产业层面的建议第65-66页
        5.3.3 微观企业层面的建议第66-69页
6 结论与展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
攻读硕士学位期间取得的主要成果第77-79页
附录1:计算机仿真程序第79-81页
附录2:样本归一化结果第81-83页
附录3:样本仿真效果图第83-84页

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