基于Arima-BP的城市物流需求预测及发展对策研究

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基于Arima-BP的城市物流需求预测及发展对策研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 问题提出第9-10页
  1.2 研究目的及意义第10-11页
  1.3 研究的主要内容第11-12页
  1.4 研究思路第12-15页
    1.4.1 研究方法第12-13页
    1.4.2 技术路线第13-15页
第二章 国内外相关研究与理论综述第15-22页
  2.1 物流需求预测研究综述第15-18页
    2.1.1 城市物流需求概念界定第15-16页
    2.1.2 物流需求预测的相关研究综述第16-18页
  2.2 指标选取方法研究综述第18-19页
    2.2.1 灰色关联分析法选取指标综述第18页
    2.2.2 层次分析法选取指标综述第18-19页
    2.2.3 模糊评价法选取指标综述第19页
  2.3 物流供需关系相关理论与研究综述第19-21页
    2.3.1 物流系统供需平衡原理及模式第19-20页
    2.3.2 物流供需关系研究现状第20-21页
    2.3.3 物流系统规划研究综述第21页
  2.4 本章小结第21-22页
第三章 城市物流需求预测指标体系的构建第22-29页
  3.1 物流需求预测指标构建原则第22页
  3.2 物流需求影响因素的选取第22-23页
  3.3 物流需求预测指标选取步骤第23-25页
  3.4 城市物流需求预测指标选取第25-28页
    3.4.1 数据获取第25-26页
    3.4.2 指标选取过程第26-28页
  3.5 本章小结第28-29页
第四章 城市物流需求预测模型构建第29-40页
  4.1 Arima时间序列模型第29-30页
  4.2 BP神经网络预测模型第30-32页
    4.2.1 BP神经网络的基本结构第30页
    4.2.2 BP神经网络学习的基本思路第30-31页
    4.2.3 BP神经网络构建的基本流程第31-32页
  4.3 Arima-BP组合预测模型第32-33页
  4.4 案例分析第33-39页
    4.4.1 基于BP神经网络的物流需求预测模型第33-35页
    4.4.2 基于Arima时间序列的物流需求预测模型第35-36页
    4.4.3 基于Arima-BP神经网络的物流需求预测模型第36-38页
    4.4.4 不同模型预测结果对比分析第38-39页
  4.5 本章小结第39-40页
第五章 天津市物流产业发展对策分析第40-46页
  5.1 天津市2017-2020 年物流需求预测第40-41页
  5.2 天津市物流产业发展现状及存在问题第41-43页
    5.2.1 发展现状第41-42页
    5.2.2 存在问题第42-43页
  5.3 天津市物流产业发展对策第43-45页
    5.3.1 扩大产业规模,提高物流技术第43页
    5.3.2 改善交通基础设施,降低社会物流成本第43-44页
    5.3.3 大力发展港口物流,加强海港空港联动第44页
    5.3.4 大力发展高端物流业,不断提升创新能力第44-45页
  5.4 本章小结第45-46页
第六章 结论与展望第46-48页
  6.1 结论第46页
  6.2 展望第46-48页
参考文献第48-53页
发表论文和科研情况说明第53-54页
致谢第54页

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