重庆市物流需求预测方法及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状及动态 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状及动态 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容及方法 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究方法 | 第15页 |
| ·篇章结构安排及创新 | 第15-17页 |
| ·论文篇章结构及安排 | 第15-16页 |
| ·论文的主要创新之处 | 第16-17页 |
| 第二章 物流需求预测 | 第17-27页 |
| ·物流需求预测概述 | 第17-22页 |
| ·物流需求预测的概念 | 第17-18页 |
| ·物流需求预测的原理 | 第18-19页 |
| ·物流需求预测的类型 | 第19-20页 |
| ·物流需求预测的步骤 | 第20-22页 |
| ·物流需求的影响因素分析 | 第22-27页 |
| ·经济总量对物流需求的影响 | 第22-23页 |
| ·产业结构对物流需求的影响 | 第23-24页 |
| ·资产投资对物流需求的影响 | 第24页 |
| ·其它因素对物流需求的影响 | 第24-27页 |
| 第三章 预测模型与方法 | 第27-46页 |
| ·指数平滑法 | 第27-31页 |
| ·一次指数平滑法 | 第27-30页 |
| ·二次指数平滑法 | 第30页 |
| ·三次指数平滑法 | 第30-31页 |
| ·非线性回归分析法 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络法 | 第32-46页 |
| ·人工神经网络概述 | 第32-38页 |
| ·BP 神经网络的基本思想 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络的基本结构 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络的数学模型 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第41-45页 |
| ·BP 神经网络的实现步骤 | 第45-46页 |
| 第四章 重庆市物流需求分析 | 第46-54页 |
| ·重庆市物流需求量化指标选取 | 第46-47页 |
| ·社会物流成本 | 第46页 |
| ·物流需求强度 | 第46-47页 |
| ·地区货物总额 | 第47页 |
| ·综合货运总量 | 第47页 |
| ·重庆市物流需求影响因素分析 | 第47-52页 |
| ·经济总量状况 | 第48页 |
| ·产业结构状况 | 第48-49页 |
| ·资产投资状况 | 第49页 |
| ·其它因素状况 | 第49-52页 |
| ·重庆市物流需求基本货运情况 | 第52-54页 |
| ·公路货运量概况 | 第52页 |
| ·水路货运量概况 | 第52-53页 |
| ·铁路货运量概况 | 第53页 |
| ·航空货运量概况 | 第53-54页 |
| 第五章 重庆市物流需求预测 | 第54-73页 |
| ·公路货运量预测 | 第54-58页 |
| ·基于指数平滑法的预测 | 第54-55页 |
| ·基于回归分析法的预测 | 第55-57页 |
| ·基于BP 神经网络法的预测 | 第57-58页 |
| ·综合分析确定最佳预测值 | 第58页 |
| ·水路货运量预测 | 第58-63页 |
| ·基于指数平滑法的预测 | 第58-60页 |
| ·基于回归分析法的预测 | 第60-62页 |
| ·基于BP 神经网络法的预测 | 第62-63页 |
| ·综合分析确定最佳预测值 | 第63页 |
| ·铁路货运量预测 | 第63-68页 |
| ·基于指数平滑法的预测 | 第63-65页 |
| ·基于回归分析法的预测 | 第65-66页 |
| ·基于BP 神经网络法的预测 | 第66-67页 |
| ·综合分析确定最佳预测值 | 第67-68页 |
| ·航空货运量预测 | 第68-73页 |
| ·基于指数平滑法的预测 | 第68-69页 |
| ·基于回归分析法的预测 | 第69-71页 |
| ·基于BP 神经网络法的预测 | 第71-72页 |
| ·综合分析确定最佳预测值 | 第72-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 在学期间发表的论文及取得的科研成果 | 第77页 |
