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浅论基于分类物流量济南综合保税区用地规模

最后更新时间:2024-01-06 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:34440 浏览:157539
论文导读:
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论文目录
摘要5-6
Abstract6-12
0前言12-18
0.1研究背景和作用12
0.2国内外研究目前状况12-15
0.

2.1综合保税区的研究目前状况12-13

0.

2.2物流量及其预测策略的研究目前状况13-15

0.

2.3用地规模的研究目前状况15

0.3研究内容、策略及技术路线15-18
0.

3.1主要研究内容15

0.

3.2研究策略与技术路线15-16

0.

3.3主要创新点16-18

1相关理论与主要策略18-31

1.1保税物流概述18-19

1.1保税物流概念18

1.2保税物流与一般物流的区别18-19

1.2保税物流特殊监管区概述19-24

1.2.1主要特殊监管区19-23

1.2.2各特殊监管区的差异23

1.2.3综合保税区特点23-24

1.3物流量概述24-26

1.3.1物流需求分析24-25

1.3.2物流量的概念25-26

1.3.3物流量的可预测性26

1.4物流量预测主要策略26-31

1.4.1物流量的定性分析策略26-27

1.4.2物流量的定量预测策略27-29

1.4.3预测精准度29-30

1.4.4预测策略的确定30-31

2济南综合保税区概述及物流量的确定31-39

2.1济南综合保税区建设环境分析31-33

2.

1.1区位条件分析31

2.

1.2经济环境分析31-32

2.

1.3政策环境分析32

2.

1.4交通环境分析32-33

2.2济南综合保税区定位与基本业务33-34

2.1济南综合保税区定位33

2.2济南综合保税区基本业务33-34

2.3济南综合保税区物流量的确定34-39

2.3.1物流量的影响因素分析34

2.3.2物流量的两种表示策略34-36

2.3.3物流量的量纲和单位36-37

2.3.4济南综合保税区物流量的确定37-39

3济南综合保税区分类物流量的预测39-61

3.1三次指数平滑预测模型39-43

3.

1.1三次指数平滑预测模型的发展过程39

3.

1.2三次指数平滑预测模型的推导39-41

3.

1.3三次指数平滑预测结果41-43

3.2灰色GM(1,1)预测模型43-47
3.

2.1GM(1,1)预测模型建模过程43-45

3.

2.2GM(1,1)模型检验45-46

3.

2.3GM(1,1)预测结果46-47

3.3BP神经网络预测模型47-55

3.1BP算法的基本原理——正向计算47-48

3.2BP算法连接权重的调整——反向传播48-49

3.3BP算法的步骤49-50

3.4BP神经网络预测结果50-55

3.4组合预测模型55-61

3.4.1组合预测的分类55-56

3.4.2非最优正权组合预测模型权系数确定策略56-58

3.4.3非最优正权组合预测模型建模步骤58

3.4.4济南综合保税区分类物流量预测结果58-61

4济南综合保税区用地规模确定61-67

4.1综合保税区用地规模确定61-65

4.

1.1用地规模计算策略61-64

4.

1.2济南综合保税区用地规模预测64-65

4.2济南综合保税区功能区域划分65-67
5结论67-68

5.1总结67

5.2展望67-68

参考文献68-70
致谢70-71
个人简历71-72
综合保税区物流量预测方法用地规模
参考文献
赵韬;经济全球化下保税区的功能转型与发展模式研究[D];武汉理工大学;、李奇;自由贸易区建设的目标模式与地方政府的管理创新研究[D];吉林大学;、唐亮;信息化条件下营运车辆安全监管关键技术研究[D];重庆大学;、张丕景;物流减量化理由研究[D];山东农业大学;、胡广华;制造车间布局优化策略研究与系统实现[D];华中科技大学;、黄虎;基于区域经济的区域物流需求分析及实证研究[D];西南交通大学;、郑晓军;生产车间设施布局优化策略研究[D];大连理工大学;、施文;汽车制造商产能扩大下L-MRCD系统仿真优化研究[D];华中科技大学;、鹿应荣;粮食物流系统优化研究[D];吉林大学;、林略;内陆保税港区保税收益分析及其国际物流通道构建[D];重庆大学; 中国硕士学位论文全文数据库韦雪岩;基于分类物流量的济南综合保税区用地规模研究[D];中国海洋大学;、钟林;成都区域物流量预测与分析[D];电子科技大学;、江丽鑫;区域物流规划中的物流量界定及测算策略探讨[D];辽宁师范大学;、苟灵;基于物流量和负载均衡的单元制造优化策略研究[D];电子科技大学;、何生海;综合物流园区物流量预测模型及实证研究[D];西华大学;、杨进伟;基于GM/BP神经网络组合预测模型的区域物流量预测研究[D];中南大学;、李永东;飞机总装生产物流系统研究[D];上海交通大学;、王小忠;物流量预测策略研究[D];武汉理工大学;、兰建华;铁路物流中心规划与设计研究[D];西南交通大学;、廖伟;物流需求分析与物流量研究[D];西南交通大学; 全文地址:www.7ctime.com/czyjlw/lw19079.html上一论文:关于煤炭采掘企业井下巷道进项税抵扣