| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 生鲜农产品冷链物流国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 物流需求预测国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究的主要内容和框架结构 | 第15-18页 |
| 2. 相关基础理论 | 第18-32页 |
| 2.1 生鲜农产品的定义与特点 | 第18-19页 |
| 2.1.1 生鲜农产品定义及分类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 生鲜农产品的特点 | 第19页 |
| 2.2 生鲜农产品冷链物流的定义与特点 | 第19-21页 |
| 2.2.1 生鲜农产品冷链物流定义与流程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 生鲜农产品冷链物流的特点 | 第20-21页 |
| 2.3 冷链物流需求相关基本理论 | 第21-25页 |
| 2.3.1 物流需求的定义与衡量指标 | 第21-22页 |
| 2.3.2 冷链物流需求的定义与衡量指标 | 第22-23页 |
| 2.3.3 生鲜农产品冷链物流需求与供给分析 | 第23-25页 |
| 2.4 冷链物流需求预测的步骤与常用方法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 冷链物流需求预测的步骤 | 第25页 |
| 2.4.2 冷链物流需求预测常用方法 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-32页 |
| 3. 生鲜农产品冷链物流需求预测指标体系构建 | 第32-40页 |
| 3.1 生鲜农产品冷链物流需求影响因素分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 区域发展水平 | 第32页 |
| 3.1.2 产业结构水平 | 第32-33页 |
| 3.1.3 物流行业因素 | 第33页 |
| 3.1.4 市场供给与需求因素 | 第33-34页 |
| 3.1.5 其它影响因素 | 第34-35页 |
| 3.2 需求预测指标体系构建 | 第35-39页 |
| 3.2.1 指标体系构建的原则 | 第35页 |
| 3.2.2 基于德尔菲法的需求预测指标选取 | 第35-37页 |
| 3.2.3 指标体系的构建 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小节 | 第39-40页 |
| 4. 生鲜农产品冷链物流需求预测模型构建 | 第40-56页 |
| 4.1 单项预测模型的选择 | 第40-41页 |
| 4.2 PSO-BP神经网络预测模型建模实现 | 第41-46页 |
| 4.2.1 BP神经网络预测方法 | 第41-43页 |
| 4.2.2 PSO算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 PSO-BP神经网络预测模型的构建 | 第44-46页 |
| 4.3 多元线性回归预测模型建模实现 | 第46-48页 |
| 4.4 ARIMA预测模型建模实现 | 第48-50页 |
| 4.5 非线性组合预测模型的构建 | 第50-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-56页 |
| 5. 实证研究 | 第56-78页 |
| 5.1 天津市生鲜农产品冷链物流现状分析 | 第56-57页 |
| 5.2 天津市生鲜农产品冷链物流需求预测实证分析 | 第57-76页 |
| 5.2.1 数据搜集与整理 | 第57-58页 |
| 5.2.2 天津市城镇居民生鲜农产品冷链物流需求预测 | 第58-68页 |
| 5.2.3 天津市农村居民生鲜农产品冷链物流需求预测 | 第68-74页 |
| 5.2.4 模型精度测评 | 第74-75页 |
| 5.2.5 误差来源分析 | 第75-76页 |
| 5.3 天津市生鲜农产品冷链物流发展建议 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6. 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 主要结论 | 第78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 附录 | 第88-116页 |
| 附录1: 德尔菲法问卷调查表 | 第88-98页 |
| 附录2: 德尔菲法主要评价指标计算结果 | 第98-102页 |
| 附录3: 原始数据 | 第102-108页 |
| 附录4: MATLAB编程实现 | 第108-116页 |
| 1. PSO-BP神经网络主要实现程序 | 第108-112页 |
| 2. 基于SVR的非线性组合预测部分程序 | 第112-116页 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 | 第116-118页 |
| 作者攻读学位期间参与项目 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120页 |