| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 长江航运货运状况的研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.2 需求预测方法的研究综述 | 第14-16页 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 长江航运货运发展现状与问题 | 第19-27页 |
| 2.1 研究范围的界定 | 第19页 |
| 2.2 长江航运货运发展现状 | 第19-26页 |
| 2.2.1 货物运输现状 | 第19-22页 |
| 2.2.2 货运船舶现状 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基础设施现状 | 第23-26页 |
| 2.3 长江航运货运发展存在的问题 | 第26-27页 |
| 第3章 长江航运货运需求预测影响因素分析及模型构建 | 第27-46页 |
| 3.1 长江航运货运需求的影响因素 | 第27-29页 |
| 3.1.1 长江经济带开发对长江航运货运需求的影响 | 第27-29页 |
| 3.1.2 其他因素对长江航运货运需求的影响 | 第29页 |
| 3.2 长江航运货运需求预测主要影响因素的选择 | 第29-33页 |
| 3.2.1 长江航运货运需求预测影响因素选择原则 | 第29-30页 |
| 3.2.2 需求预测主要影响因素的初步选取 | 第30页 |
| 3.2.3 需求预测主要影响因素的相关性分析 | 第30-32页 |
| 3.2.4 需求预测主要影响因素的确定 | 第32-33页 |
| 3.3 基础预测理论介绍 | 第33-41页 |
| 3.3.1 预测模型的比选 | 第33-34页 |
| 3.3.2 支持向量机理论 | 第34-39页 |
| 3.3.3 遗传算法理论 | 第39-41页 |
| 3.4 遗传算法-支持向量机(GA-SVM)模型构建 | 第41-46页 |
| 3.4.1 支持向量机理论的应用及不足 | 第41-42页 |
| 3.4.2 GA-SVM算法的基本思路 | 第42-44页 |
| 3.4.3 GA-SVM算法的实现过程 | 第44-46页 |
| 第4章 基于GA-SVM的长江航运货运需求预测 | 第46-81页 |
| 4.1 长江航运货运量预测 | 第46-66页 |
| 4.1.1 总货运量及分货类货运量预测 | 第46-58页 |
| 4.1.2 分区域货运量预测 | 第58-66页 |
| 4.2 长江干线规模以上港口吞吐量预测 | 第66-81页 |
| 4.2.1 总吞吐量及分货类吞吐量预测 | 第66-75页 |
| 4.2.2 分区域港口吞吐量预测 | 第75-81页 |
| 第5章 促进长江航运货运发展的政策及建议 | 第81-84页 |
| 5.1 继续加强水运建设并完善基础设施体系 | 第81页 |
| 5.2 深化长江航运货运体制机制改革 | 第81-82页 |
| 5.3 加快推进货运船舶标准化进程 | 第82页 |
| 5.4 重视货运发展大力推动长江航运业转型升级 | 第82-84页 |
| 第6章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 研究结论 | 第84页 |
| 6.2 研究展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 附录 | 第90-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第97页 |
