一、集装箱吞吐量的灰色预测（论文文献综述）
李慧[1]（2022）在《长江干线集装箱吞吐量分析预测》文中提出港口集装箱吞吐量是进行港口规划和加强港口建设的依据,预测长江干线主要港口企业集装箱吞吐量对促进长江干线水域经济发展发挥了重要作用。以长江干线主要港口企业集装箱吞吐量为基础,分析二次指数平滑法、灰色模型预测法和BP-GA算法的原理,分别建立三种相应的预测模型并比较预测结果及精度。结果表明BP-GA模型能更加准确预测集装箱吞吐量在时间序列上的变化趋势,预测拟合度最佳。最后以该模型预测分析2021年1月至12月的长江干线主要港口企业集装箱吞吐量,为未来长江航运发展提供参考。
杜柏松,艾万政,胡林燕,刘然[2]（2021）在《基于优化灰色马尔科夫动态模型的上海港集装箱吞吐量预测》文中指出为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型。根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM（1,1）预测模型。引入无偏灰色预测理论对GM（1,1）预测模型进行优化。构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测。利用马尔科夫理论对优化后的GM（1,1）预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值。研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了37.03%,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法。
陆瑶[3]（2021）在《东北亚区域经济一体化下辽宁省港口吞吐量预测研究》文中研究说明随着全球经济一体化的快速发展,港口运输在全球经济发展中占据越来越重要的地位,港口及港口城市的地位和作用也愈加凸显。东北亚区域经济规模仅次于欧盟和北美,居于第三位,是全球区域合作的重要组成部分,具有良好的发展趋势。辽宁省拥有六个港口,处于东北亚经济带的中心,在发展东北亚货物流通中具有举足轻重的地位。在东北亚区域经济一体化背景下对港口吞吐量进行预测分析是港口建设发展战略研究中不能缺少的一部分,本文以东北亚区域经济一体化为背景,对辽宁省港口吞吐量进行预测,进而以吞吐量发展趋势为出发点,提出辽宁省港口发展建议,对于港口未来的发展定位、港口基础设施建设规模的确定以及港口管理策略的制定等方面都具有非常重要的意义。本文首先在对研究背景进行深入分析的基础上,对国内外有关港口吞吐量的影响因素及港口吞吐量预测方法的相关研究进行综述,明确本文研究思路;其次,以东北亚区域经济一体化、港口与港口腹地、港口吞吐量及其预测的相关理论为基础,对辽宁省港口发展历程、辽宁省港口在东北亚区域的地位以及辽宁省港口内部规模现状进行阐述,并通过环渤海港口群比较分析,对辽宁省港口发展现状进行评述;再次,结合辽宁省港口现状,对东北亚区域经济一体化下港口吞吐量的相关影响因素进行分析,得出影响辽宁省港口吞吐量的可量化指标,并通过主成分分析方法对筛选出的影响因素指标进行定量分析,得出辽宁省港口吞吐量的主要影响因素;最后,通过多元线性回归模型和灰色预测模型对辽宁省港口吞吐量进行预测和分析,得出辽宁省港口未来发展趋势,并根据预测结果,提出推动辽宁省自由贸易港建设、打造优势互补的辽宁港口集群、充分发挥辽宁省区位优势、完善基础设施建设、增强交通运输能力等建议。
张鹏[4]（2021）在《基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究》文中研究表明近年来在经济全球化、区域一体化和运输集装箱化等多重背景下,港口发展日益根植于宏观层次的经济和社会制度环境,港口区域发展环境也从传统上小尺度的港-城发展环境扩大至区域尺度内更紧密的发展环境。天津市经济增速放缓和环渤海港口群建设加速等外部环境变化情况直接导致天津港港口物流发展速度下降。本文在了解港口物流影响因素并建立港口吞吐量分析模型的基础上,使用LSTM、GRU和Bi-LSTM等深度学习算法进行建模,得到适合天津港集装箱预测的深度学习模型,通过情景变化系统对天津港未来集装箱吞吐量变化趋势进行解析,针对提升港口物流发展水平提出港口建设和腹地协同策略。具体实现以下研究:首先,针对天津港港口建设和港口腹地协同发展对港口物流相互影响的问题,通过港口吞吐量趋势分析和腹地经济特性分析,获取天津港集装箱吞吐量的影响因素,同时针对时序数列波动性和周期性特征,利用深度学习算法设计了集装箱吞吐量预测模型。通过实证对比得到Bi-LSTM算法构建的预测模型在天津港集装箱吞吐量预测中的稳健程度,实现通过使用港口建设和腹地经济数据预测得到天津港集装箱吞吐量发展趋势。其次,结合港口建设和腹地经济数值的历史发展趋势和政策规划导向,对天津港预测指标进行未来趋势的情景划分,并通过天津港集装箱吞吐量最优预测模型得到2019-2022年天津港集装箱吞吐量在不同影响因素情景变化下的预测结果,通过对情景变化下预测结果的趋势变化分析,深入剖析天津港建设和腹地经济对港口物流的影响情况,探究提升天津港港口物流水平的策略重点。最后,依据港口建设和腹地经济要素在不同情景变化下得到的天津港口集装吞吐量预测结果分析得到的天津港港口物流发展水平趋势,探寻得到天津港物流建设的重点,并针对港口腹地经济情况和港口建设条件提出天津港港口腹地协同发展和智慧港口建设策略。
刘云霞[5]（2020）在《基于复杂网络的长江三角洲港口群协同发展研究》文中认为在经济全球化的背景下,港口作为国内外货物贸易往来的综合运输的重要交易节点得到了快速发展。在我国五大沿海港口群中长江三角洲港口群对我国的经济发展有着不可替代的推动作用。但随着港口群内各港口的迅速发展,港口规模不断扩大,腹地交叉重叠日益严重。同时,由于港口群内各港口的功能和层次划分不清,港口群内同质化竞争愈演愈烈,在此背景下,强调港口群协同发展,实现竞争有序、定位清晰、合理分工的现代化高效港口群,有必要为港口群的层次定位提供新的理论方法,为各港口间的协同发展提供策略。本文主要研究工作及研究内容如下:首先,讲述了本文研究的背景和意义,然后从港口网络和港口群协同发展两个方面进行国内外研究文献梳理,确定了本文的研究思路以及研究方法,并对本文运用和涉及到的有关理论进行阐述。接着分析了长江三角洲区域概况以及介绍了三省一市主要港口的发展现状,并从现状中发现了长江三角洲港口群存在的主要问题。利用长江三角洲港口群中的33个主要港口间的航线数据构建了港口群网络,通过分析网络特征量对港口的重要性、密切程度、连通性等进行了分析,然后结合港口群现状中各主要港口的实际状况,从中选取了能够反应港口特性的四个指标,通过聚类分析对网络中的港口节点进行层次划分,然后进行定位分析。最后运用多维灰色预测模型对基于业务的长江三角洲港口群发展进行协同程度分析并为港口群的协同发展提出建议。最后是对文章不足的总结以及长江三角洲港口群协同发展的展望。图17表21参53
温旭红[6]（2020）在《营口港集装箱吞吐量的灰色预测模型研究》文中指出随着辽宁省港口整合工作的推进,以内贸集装箱业务为特色的营口港将迎来新的发展阶段。论文采用灰色GM（1,1）模型构建2020年营口港集装箱码头集装箱吞吐量预测模型。通过分析和对比不同历史数据维度的预测结果和精度发现:数据维度影响预测结果精度,7维数据序列的灰色模型预测结果精度更高。论文根据该模型预测营口港2020年主要集装箱码头的集装箱吞吐量将达到739.1万TEU。
杨波,刘昱,杨政龙[7]（2020）在《引入逻辑斯蒂增长模型的集装箱吞吐量长期预测》文中进行了进一步梳理正确预测港口集装箱吞吐量对于港口规划设计及国家经济科学发展具有重要意义。为降低预测误差、提高预测精度,笔者构建了引入逻辑斯蒂增长模型的多因素动态生成系数法,充分发挥该模型处理复杂系统行为能力强的优势。结合天津港、上海港及青岛港的历史数据,对2005至2018年的港口集装箱吞吐量进行了预测研究。研究结果表明:逻辑斯蒂增长模型可提高中长期预测精度,预测结果较为理想;利用修正后的模型方法对未来十年天津港集装箱吞吐量进行了再次预测,研究结果对区域港口规划布局具有一定的参考价值;此外,逻辑斯蒂增长模型应用范围不仅限于集装港口的预测,对于与GDP相关的城市总体规划的人口规模、环境承载力、产业增长等多方面的预测均有较高的利用空间。
桂德怀,张显璇[8]（2020）在《基于灰色预测模型的上海港集装箱吞吐量预测分析》文中研究表明上海港是全球第一大港,连续十年集装箱吞吐量保持全球第一,其运输吞吐能力的升级换代是上海国际航运中心建设的重要目标。随着国内外经济环境的变化和不确定性的增加,上海港如何进一步适应国家战略需求和国际环境变化,对集装箱吞吐量进行科学预测,及时化解瓶颈和风险,是港口发展的重要战略目标。上海港要严格疫情防控,全面复工复产;推进重大项目建设,深化发展战略;做精企业管理,推动科技创新;借助自由贸易港,发展航运金融业;打造航运服务产业链,建设高端航运服务市场;加强党的领导,引领港口持续发展。
任莹,王宏新,周婷[9]（2020）在《基于吞吐量预测的南通港营收绩效评价研究》文中提出基于南通港港口吞吐量短期预测的基础上,量化分析南通港港口效率,有助于南通港优化资源配置,提升港口竞争力。选取南通港1998～2014年的数据作为样本,运用灰色预测GM（1,1）模型对南通港2015～2019年的货物吞吐量和集装箱吞吐量进行预测,从投入、产出角度出发构建港口绩效评价指标;在灰色预测的基础上,分别在保持南通港现有投入规模（2014年）不变和保持南通港现有投入增速两种情况下对南通港1998年至2019年绩效进行了评价与分析,发现南通港在保持现有投入增速的情况下整体效率更高,且2015～2017这3年间仍呈现规模报酬递增,至2018年实现规模效率最大化,因此相比于2018～2019的投入增速,南通港应在2015～2017年间进一步扩大投入规模。
钟君叶[10]（2020）在《广州港南沙港区港口型国家物流枢纽布局优化研究》文中研究说明广州港南沙港区作为全国重要港口,地处粤港澳大湾区的地理中心,是广州市建设港口型国家物流枢纽的重要承载区域。目前,广州港南沙港区的建设重点是码头与堆场,港口服务仍以基础物流服务为主,因此对广州港南沙港区功能区布局进行优化,是广州港南沙港区建设港口型国家物流枢纽过程中的一项重要任务。本文将以完善基础设施,提升港口增值服务能力作为切入点,以各功能区之间搬运成本最低、综合关系最大及土地改造费用最低为目标,在考虑现有设施的基础上,提出了基于改进系统布置设计法（Syetematic Layout Planning,SLP）的广州港南沙港区港口型国家物流枢纽布局优化模型,并采用遗传算法实现了功能区布局的最优方案求解,使最终的布局优化方案能够更加贴合实际,提升方案的合理性。本文研究主要分为三个部分:一是确定广州港南沙港区功能区种类。文章首先分析了广州港南沙港区的整体背景,从地理位置、政策背景、现有基础设施、货运能力等方面分析了广州港南沙港区现状,找出存在问题,然后以问题为导向,确定广州港南沙港区所需建设完善的功能区。二是确定广州港南沙港区未来的货运量。货运量的确定是分析广州港南沙港区各功能区之间的物流强度及所需面积的定量依据,因此本文分别采用调查分析预测法和灰色预测模型GM（1,1）对地区经济发展指标及货运量指标进行预测,基于地区经济发展情况对物流业的需求呈正比趋势的理论依据,对比地区经济发展指标和货运量指标的预测结果,判断货运量预测结果趋势的合理性。三是确定布局优化方案。本文在考虑广州港南沙港区现有设施的基础上,通过对传统SLP存在的缺陷进行改进,提出了基于改进SLP法的功能布局优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解,最后结合广州港南沙港区实际情况对得出的理论最优布局优化方案进行调整。目前,我国港口型国家物流枢纽建设仍处于初级阶段,本文提出的布局优化方案,重点在于增强港口功能性和服务性,这不仅对广州港南沙港区下一步建设工作及后期运营管理具有一定的实践意义,而且对其他港口型国家物流枢纽建设具有一定的指导意义。
二、集装箱吞吐量的灰色预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、集装箱吞吐量的灰色预测（论文提纲范文）
（1）长江干线集装箱吞吐量分析预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 常用预测模型概述 |
| 1.1 指数平滑预测算法 |
| 1.2 灰色模型预测算法 |
| 1.3 BP-GA预测算法 |
| 2 集装箱吞吐量实证分析 |
| 2.1 基于二次指数平滑法的预测分析 |
| 2.2 基于灰色模型的预测分析 |
| 2.3 基于BP-GA算法的预测分析 |
| 3 模型比较与预测 |
| 4 结语 |
（2）基于优化灰色马尔科夫动态模型的上海港集装箱吞吐量预测（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 港口集装箱吞吐量灰色预测模型 |
| 1.1 GM(1,1) 预测模型的建立 |
| 1.2 GM(1,1)的无偏优化 |
| 1.3 无偏优化的GM(1,1)的动态优化 |
| 2 优化的灰色马尔科夫动态模型 |
| 3 模型精度检验 |
| 4 上海港集装箱吞吐量预测 |
| 4.1 上海港集装箱吞吐量的GM(1,1)预测 |
| 4.2 两种预测模型的马尔科夫优化 |
| 4.3 预测模型的误差分析 |
| 4.4 上海港集装箱吞吐量预测 |
| 5 结 论 |
（3）东北亚区域经济一体化下辽宁省港口吞吐量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 港口吞吐量影响因素的研究 |
| 1.2.2 港口吞吐量预测方法的研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 技术路线与创新之处 |
| 2 研究基础 |
| 2.1 东北亚区域经济一体化概述 |
| 2.1.1 区域经济一体化 |
| 2.1.2 东北亚区域经济一体化 |
| 2.2 港口与港口腹地 |
| 2.2.1 港口 |
| 2.2.2 港口腹地 |
| 2.3 港口吞吐量及港口吞吐量预测 |
| 2.3.1 港口吞吐量 |
| 2.3.2 港口吞吐量预测 |
| 3 辽宁省港口发展现状及对比分析 |
| 3.1 辽宁省港口发展历程 |
| 3.2 辽宁省港口在东北亚区域的地位 |
| 3.3 辽宁省主要港口对比分析 |
| 3.4 环渤海港口群对比分析 |
| 4 东北亚区域经济一体化下辽宁省港口吞吐量预测指标确定 |
| 4.1 东北亚区域经济一体化下港口吞吐量影响因素分析 |
| 4.1.1 腹地区域经济的影响 |
| 4.1.2 腹地区域交通运输能力的影响 |
| 4.1.3 港口自身条件的影响 |
| 4.2 基于主成分分析的预测指标选取 |
| 4.2.1 主成分分析基础理论 |
| 4.2.2 指标体系建立 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 5 东北亚区域经济一体化下辽宁省港口吞吐量预测 |
| 5.1 数据准备 |
| 5.2 港口吞吐量多元线性回归预测 |
| 5.2.1 多元线性回归概述 |
| 5.2.2 模型建立与分析 |
| 5.3 港口吞吐量灰色预测 |
| 5.3.1 GM思想 |
| 5.3.2 灰色模型构建 |
| 5.3.3 灰色预测模型结果分析 |
| 5.4 辽宁省港口吞吐量预测结果分析 |
| 6 东北亚区域经济一体化下辽宁省港口发展建议 |
| 6.1 推动辽宁省自由贸易港建设 |
| 6.2 打造优势互补的辽宁港口集群 |
| 6.3 充分发挥辽宁省区位优势 |
| 6.4 完善基础设施建设 |
| 6.5 增强交通运输能力 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的与方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 主要创新点 |
| 1.3 技术路线和研究内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 港口物流相关研究文献 |
| 2.1.1 港口物流影响因素研究 |
| 2.1.2 港口物流竞争力研究 |
| 2.1.3 港口物流与腹地关系研究 |
| 2.2 港口吞吐量预测相关研究文献 |
| 2.2.1 基于数理统计的港口物流预测研究 |
| 2.2.2 基于机器学习的港口物流预测研究 |
| 2.2.3 基于深度学习的港口物流预测研究 |
| 2.3 文献评述 |
| 第三章 天津港口物流与腹地经济发展现状分析 |
| 3.1 天津港口物流现状分析 |
| 3.1.1 天津港概述 |
| 3.1.2 天津港口物流发展现状 |
| 3.1.3 天津港港口吞吐量时序分析 |
| 3.2 天津港腹地发展现状分析 |
| 3.2.1 港口腹地概述 |
| 3.2.2 天津港港口腹地划定 |
| 3.2.3 天津港腹地经济发展现状分析 |
| 3.3 天津港集装箱吞吐量主要影响因素分析 |
| 3.3.1 天津港集装箱吞吐量影响因素筛选 |
| 3.3.2 港口发展水平对集装箱吞吐量的影响 |
| 3.3.3 腹地经济水平对集装箱吞吐量的影响 |
| 第四章 天津港集装箱吞吐量预测 |
| 4.1 实验设计 |
| 4.1.1 预测思路 |
| 4.1.2 实验方法 |
| 4.1.3 实验数据 |
| 4.2 天津港集装箱吞吐量预测模型构建 |
| 4.2.1 实验数据预处理 |
| 4.2.2 预测模型架构 |
| 4.2.3 模型参数与功能指标 |
| 4.2.4 深度学习预测模型构建 |
| 4.3 天津港集装箱吞吐量预测结果分析 |
| 4.3.1 天津港集装箱预测结果分析 |
| 4.3.2 预测模型性能评估 |
| 4.3.3 预测模型灵敏度分析 |
| 第五章 天津港港口物流与腹地经济协同发展策略研究 |
| 5.1 不同情境下的天津港集装箱吞吐量预测 |
| 5.1.1 情景分类 |
| 5.1.2 预测结果及分析 |
| 5.1.3 天津港港口物流发展问题分析 |
| 5.2 天津港港口建设策略 |
| 5.2.1 加速智慧港口建设 |
| 5.2.2 拓展港航业产业链 |
| 5.3 天津港港口与腹地协同发展策略 |
| 5.3.1 构建贯通腹地的运输网络 |
| 5.3.2 打造海铁多式联运航运枢纽 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）基于复杂网络的长江三角洲港口群协同发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 港口网络研究现状 |
| 1.2.2 港口群协同研究综述 |
| 1.3 研究技术路线及内容 |
| 1.3.1 研究技术路线(图2) |
| 1.3.2 研究主要内容 |
| 1.4 研究方法和创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 复杂网络 |
| 2.2 港口相关理论 |
| 2.2.1 港口 |
| 2.2.2 港口群 |
| 2.3 协同理论 |
| 2.4 竞合理论 |
| 3 长江三角洲港口群现状分析 |
| 3.1 长江三角洲港口群概况 |
| 3.2 长江三角洲三省一市主要港口发展现状 |
| 3.2.1 上海港发展现状 |
| 3.2.2 江苏省港口群发展现状 |
| 3.2.3 浙江省港口群发展现状 |
| 3.2.4 安徽省港口群发展现状 |
| 3.3 长江三角洲港口群发展中存在的问题 |
| 4 长江三角洲港口群网络结构 |
| 4.1 长江三角洲港口群网络模型 |
| 4.1.1 统计数据 |
| 4.1.2 复杂网络分析软件—UCINET软件介绍 |
| 4.1.3 构建长三角洲港口群拓扑网络 |
| 4.2 长江三角洲港口群拓扑网络指标分析 |
| 4.2.1 节点度分布 |
| 4.2.2 聚类系数 |
| 4.2.3 平均路径长度 |
| 4.3 基于港口群网络拓扑结构的港口层次划分 |
| 4.3.1 指标选择 |
| 4.3.2 层次划分结果 |
| 5 长江三角洲港口群发展的协同程度分析及建议 |
| 5.1 灰色系统理论与多维灰色模型概述 |
| 5.2 基于业务的长江三角洲港口群发展的协同程度实证分析 |
| 5.2.1 基于货物吞吐量的长江三角洲港口群发展的协同程度分析 |
| 5.2.2 基于集装箱吞吐量的长江三角洲港口群发展的协同程度分析 |
| 5.3 长江三角洲港口群协同发展的建议 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（6）营口港集装箱吞吐量的灰色预测模型研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于灰色模型的营口港集装箱吞吐量预测 |
| 1.1 数据来源与分析 |
| 1.2 营口港集装箱吞吐量灰色预测模型 |
| 1.3 模型检验及结果分析 |
| 2 结论及建议 |
（7）引入逻辑斯蒂增长模型的集装箱吞吐量长期预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 预测模型建立 |
| 1.1 多因素动态生成系数法 |
| 1.2 逻辑斯蒂增长模型 |
| 2 预测结果对比分析 |
| 2.1 天津港 |
| 2.2 上海港 |
| 2.3 青岛港 |
| 2.4 预测误差分析 |
| 3 天津港未来吞吐量预测 |
| 4 结论 |
（8）基于灰色预测模型的上海港集装箱吞吐量预测分析（论文提纲范文）
| 一、上海港发展历程和战略定位 |
| 二、上海港集装箱吞吐量预测模型建立 |
| （一）灰色系统与灰色预测 |
| （二）灰色GM(1,1）模型 |
| 1．建立原始序列 |
| 2．将原始序列累加得到生成序列 |
| 4．建立白化形式的微分方程 |
| 5．带入参数得到GM(1,1）预测模型 |
| 6．进行累减计算，可求原始序列预测值 |
| 7．模型检验 |
| 三、上海港集装箱吞吐量预测与分析 |
| （一）上海港集装箱吞吐量灰色预测值 |
| （二）上海港建设发展的对策与思考 |
（9）基于吞吐量预测的南通港营收绩效评价研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 模型构建 |
| 2 实证分析 |
| 2.1 基于灰色GM(1,1）模型的南通港吞吐量预测 |
| 2.2 基于吞吐量预测的南通港绩效评价 |
| 3 结论 |
| 4 对策建议 |
（10）广州港南沙港区港口型国家物流枢纽布局优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物流园区规划国内外研究现状 |
| 1.2.2 物流园区功能布局规划方法国内外研究现状 |
| 1.2.3 货运量预测方法国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 论文研究方法 |
| 1.4.2 论文技术路线 |
| 第二章 相关基础理论方法分析 |
| 2.1 港口物流发展概述 |
| 2.1.1 港口物流发展模式演变 |
| 2.1.2 国内外主要港口物流枢纽发展概况 |
| 2.1.3 国内外主要港口物流枢纽发展模式的启示 |
| 2.2 国家物流枢纽的含义和布局原则 |
| 2.2.1 国家物流枢纽的含义 |
| 2.2.2 港口型国家物流枢纽布局原则 |
| 2.3 物流枢纽布局研究方法比较 |
| 2.4 港口型国家物流枢纽布局优化的改进SLP法 |
| 2.4.1 传统SLP法分析 |
| 2.4.2 传统SLP法的不足 |
| 2.4.3 改进SLP法分析 |
| 2.5 布局优化模型的建立与求解 |
| 2.5.1 考虑现有基础设施的布局优化模型假设 |
| 2.5.2 布局优化模型目标函数建立 |
| 2.5.3 布局优化模型约束条件设定 |
| 2.5.4 布局优化模型的求解 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 广州港南沙港区功能区确定 |
| 3.1 广州市社会经济与物流业发展总体情况 |
| 3.1.1 广州市社会经济发展情况 |
| 3.1.2 广州市物流业发展情况 |
| 3.2 广州港南沙港区基础设施建设情况分析 |
| 3.3 广州港南沙港区SWOT分析 |
| 3.3.1 优势 |
| 3.3.2 劣势 |
| 3.3.3 机遇 |
| 3.3.4 威胁 |
| 3.4 广州港南沙港区布局问题分析 |
| 3.4.1 港口物流增值服务业务不足 |
| 3.4.2 信息化水平程度不高 |
| 3.4.3 专业化物流发展缓慢 |
| 3.5 广州港南沙港区功能定位与功能需求分析 |
| 3.5.1 综合物流服务需求 |
| 3.5.2 物流信息服务需求 |
| 3.5.3 商贸服务和保税需求 |
| 3.6 广州港南沙港区功能区确定 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 广州港港口吞吐量分析与预测 |
| 4.1 预测思路 |
| 4.2 广州市主要经济指标分析预测 |
| 4.2.1 广州市地区生产总值(GDP)预测 |
| 4.2.2 社会消费品零售总额预测 |
| 4.3 广州港港口吞吐量发展水平预测 |
| 4.3.1 港口吞吐量预测方法分类和比较 |
| 4.3.2 灰色预测模型GM(1,1)方法介绍 |
| 4.3.3 广州市全社会货运量及港口吞吐量预测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 广州港南沙港区布局优化方案设计 |
| 5.1 布局优化原则 |
| 5.2 功能区布局基本要素分析 |
| 5.3 功能区相关性分析 |
| 5.3.1 物流关系分析 |
| 5.3.2 非物流关系分析 |
| 5.3.3 综合关系分析 |
| 5.4 功能区面积计算 |
| 5.4.1 功能区面积计算方法介绍 |
| 5.4.2 各功能区面积计算 |
| 5.5 基于改进SLP法的布局优化方案设计 |
| 5.5.1 已知条件分析 |
| 5.5.2 布局优化模型求解 |
| 5.5.3 布局优化方案设计 |
| 5.6 优化方案经济效益评价分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、集装箱吞吐量的灰色预测（论文参考文献）
- [1]长江干线集装箱吞吐量分析预测[J]. 李慧. 综合运输, 2022(01)
- [2]基于优化灰色马尔科夫动态模型的上海港集装箱吞吐量预测[J]. 杜柏松,艾万政,胡林燕,刘然. 上海海事大学学报, 2021(01)
- [3]东北亚区域经济一体化下辽宁省港口吞吐量预测研究[D]. 陆瑶. 辽宁工业大学, 2021
- [4]基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究[D]. 张鹏. 天津理工大学, 2021(08)
- [5]基于复杂网络的长江三角洲港口群协同发展研究[D]. 刘云霞. 安徽理工大学, 2020(07)
- [6]营口港集装箱吞吐量的灰色预测模型研究[J]. 温旭红. 铁道经济研究, 2020(06)
- [7]引入逻辑斯蒂增长模型的集装箱吞吐量长期预测[J]. 杨波,刘昱,杨政龙. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2020(11)
- [8]基于灰色预测模型的上海港集装箱吞吐量预测分析[J]. 桂德怀,张显璇. 滁州职业技术学院学报, 2020(03)
- [9]基于吞吐量预测的南通港营收绩效评价研究[J]. 任莹,王宏新,周婷. 科技促进发展, 2020(07)
- [10]广州港南沙港区港口型国家物流枢纽布局优化研究[D]. 钟君叶. 华南理工大学, 2020(05)