| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 国内外研究方法评述 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 研究对象概述 | 第20-30页 |
| 2.1 集装箱码头概述 | 第20-27页 |
| 2.1.1 集装箱码头的组成与功能 | 第20-21页 |
| 2.1.2 集装箱码头作业设备 | 第21-24页 |
| 2.1.3 集装箱码头的作业流程 | 第24-27页 |
| 2.2 码头效率概述 | 第27-28页 |
| 2.3 H码头简介 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小节 | 第29-30页 |
| 第3章 集装箱码头效率评价指标体系构建 | 第30-42页 |
| 3.1 评价指标体系的构建思路 | 第30-32页 |
| 3.1.1 评价指标选取的原则及考虑因素 | 第30-31页 |
| 3.1.2 集装箱码头效率评价指标确定 | 第31-32页 |
| 3.2 评价指标权重值的确定方法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 层次分析方法简介 | 第33页 |
| 3.2.2 层次分析法的基本步骤 | 第33-36页 |
| 3.3 集装箱码头效率评价指标权重的确定 | 第36-39页 |
| 3.4 基于AHP法的H码头效率评价期望输出 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 集装箱码头效率BP神经网络模型建立 | 第42-56页 |
| 4.1 BP神经网络应用于集装箱码头效率评价的基本思路 | 第42页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第42-46页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 | 第42-43页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型学习算法 | 第43-46页 |
| 4.3 BP神经网络模型的设计 | 第46-50页 |
| 4.3.1 网络层数的确定 | 第46页 |
| 4.3.2 各层神经元个数的确定 | 第46-49页 |
| 4.3.3 激励函数的确定 | 第49页 |
| 4.3.4 初始权值、阙值的确定 | 第49页 |
| 4.3.5 学习速率 | 第49-50页 |
| 4.4 神经网络模型的训练 | 第50-54页 |
| 4.5 H码头效率评价 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 H码头效率分析及效率提升建议 | 第56-62页 |
| 5.1 H码头效率分析 | 第56-59页 |
| 5.2 H码头提升效率的建议 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |