| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法与思路 | 第16-20页 |
| 第2章 物流园区建设风险相关理论 | 第20-28页 |
| 2.1 物流园区 | 第20-24页 |
| 2.1.1 物流园区的集聚概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 物流园区的双重属性 | 第21-22页 |
| 2.1.3 物流园区的基本功能 | 第22-23页 |
| 2.1.4 物流园区的类型 | 第23-24页 |
| 2.2 物流园区建设风险 | 第24-28页 |
| 2.2.1 物流园区建设风险的定义 | 第24页 |
| 2.2.2 物流园区建设风险的基本特征 | 第24-25页 |
| 2.2.3 物流园区建设风险评价的内容 | 第25-28页 |
| 第3章 物流园区建设风险的评价指标体系 | 第28-38页 |
| 3.1 物流园区建设风险评价指标体系设置原则 | 第28-29页 |
| 3.2 物流园区建设风险影响因素识别 | 第29-33页 |
| 3.2.1 工作分解结构法（WBS）理论概述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 WBS 的建立方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于 WBS 的物流园区建设风险影响因素的识别 | 第32-33页 |
| 3.3 物流园区建设风险评价指标体系建立 | 第33-38页 |
| 3.3.1 物流园区建设风险评价概念 | 第33-34页 |
| 3.3.2 风险评估指标体系的构建 | 第34-38页 |
| 第4章 物流园区建设风险评价模型 | 第38-56页 |
| 4.1 物流园区建设风险评价方法比较 | 第38-41页 |
| 4.1.1 物流园区建设风险评价方法简介 | 第38-39页 |
| 4.1.2 物流园区建设风险评价方法选择 | 第39-41页 |
| 4.2 BP 神经网络理论综述 | 第41-52页 |
| 4.2.1 人工神经网络理论 | 第41-42页 |
| 4.2.2 BP 神经网络 | 第42-47页 |
| 4.2.3 各层神经元个数的确定 | 第47-49页 |
| 4.2.4 误差精度的选择 | 第49页 |
| 4.2.5 激发函数的选择 | 第49-51页 |
| 4.2.6 学习参数的选取 | 第51-52页 |
| 4.3 面向 MATLAB 的 BP 神经网络模型的训练 | 第52-56页 |
| 4.3.1 MATLAB 简介 | 第52-53页 |
| 4.3.2 面向 MATLAB 的 BP 神经网络训练 | 第53-56页 |
| 第5章 模型应用与实例分析 | 第56-72页 |
| 5.1 BP 神经网络模型和模糊评价模型的比较分析 | 第56-64页 |
| 5.1.1 数据样本及其处理 | 第56-59页 |
| 5.1.2 BP 神经网络系统模型 | 第59-61页 |
| 5.1.3 模糊综合评价系统模型 | 第61-64页 |
| 5.1.4 两种模型运行结果的比较分析 | 第64页 |
| 5.2 实例分析 | 第64-69页 |
| 5.2.1 项目概况 | 第64-65页 |
| 5.2.2 项目风险评价指标分析 | 第65-69页 |
| 5.3 风险规避的措施建议 | 第69-72页 |
| 第6章 全文总结及研究展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
