| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 港口物流研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究的方法 | 第16页 |
| 1.3.3 研究的思路与框架 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 港口物流概述 | 第18-24页 |
| 2.1 港口物流的概念 | 第18-19页 |
| 2.2 港口物流的发展阶段 | 第19-20页 |
| 2.3 港口物流的功能 | 第20-22页 |
| 2.4 港口物流对经济发展的作用 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 万州港口集团港口物流发展现状分析 | 第24-34页 |
| 3.1 万州港口集团简介 | 第24-26页 |
| 3.2 万州港口集团港口物流发展SWOT分析 | 第26-33页 |
| 3.2.1 SWOT分析法简介 | 第26-27页 |
| 3.2.2 万州港口集团港口物流发展SWOT分析 | 第27-33页 |
| 3.2.3 万州港口集团港口物流发展SWOT矩阵 | 第33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 万州港口集团物流需求预测及发展目标定位 | 第34-50页 |
| 4.1 预测方法的选取 | 第34-35页 |
| 4.2 基于灰色预测模型的万州港口集团物流需求预测 | 第35-40页 |
| 4.2.1 灰色预测模型简介 | 第35-37页 |
| 4.2.2 万州港口集团货物吞吐量预测 | 第37-38页 |
| 4.2.3 万州港口集团集装箱吞吐量预测 | 第38-40页 |
| 4.3 基于BP神经网络模型的万州港口集团物流需求预测 | 第40-43页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型简介 | 第40-41页 |
| 4.3.2 万州港口集团货物吞吐量预测 | 第41-42页 |
| 4.3.3 万州港口集团集装箱吞吐量预测 | 第42-43页 |
| 4.4 基于回归分析预测模型的万州港口集团物流需求预测 | 第43-48页 |
| 4.4.1 回归分析预测模型简介 | 第44页 |
| 4.4.2 灰色关联分析简介 | 第44-45页 |
| 4.4.3 万州港口集团货物吞吐量预测 | 第45-47页 |
| 4.4.4 万州港口集团集装箱吞吐量预测 | 第47-48页 |
| 4.5 组合预测 | 第48页 |
| 4.6 万州港口集团港口物流发展目标定位 | 第48-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 万州港口集团港口物流发展策略 | 第50-58页 |
| 5.1 港口码头结构转型与功能升级策略 | 第50-51页 |
| 5.2 港口运营模式与品牌创新策略 | 第51-52页 |
| 5.3 港口作业流程再造与精细化管理策略 | 第52-53页 |
| 5.4 港口发展的多渠道融资策略 | 第53-54页 |
| 5.5 港口管理信息化策略 | 第54页 |
| 5.6 横向纵向战略联盟策略 | 第54-55页 |
| 5.7 校企合作人才策略 | 第55-56页 |
| 5.8 企业可持续发展策略 | 第56-57页 |
| 5.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第64页 |
