试析选择基于离散选择模型多式联运路径选择

论文导读：16-272.1多式联运16-172.2探讨内容及分类17-192.3主要探讨策略19-272.3.1最短路径模型20-222.3.2层次浅析法22-232.3.3离散选择模型23-27第3章离散选择模型27-353.1进展历程27-283.2论述基础28-313.2.1随机效用论述29-303.2.2效用最大化假说30-313.3模型分类31-35第4章多式联运的路径选择模型35-51

4.1不足描述

摘要：随着综合运输系统的进展，以集装箱运输为基础的多式联运业务迅速增加。可供选择的运输路径日渐丰富，带来了路径选择的不足。选择不同的运输路径，会导致显著的费用差和时间差，给货主带来不同的好处和效用。在物流实务中，多式联运的路径选择不同于论述探讨中的单目标决策，而是多种因素综合作用的结果。货主必须在货物品类特性、运输时间、运输服务质量与总成本之间进行权衡。如何根据多种因素的综合影响来选择合适的路径，如何在符合货物品类特性并且保证运输服务质量的前提下选择总成本较低的路径，是物流决策的重点和难点。由此，多式联运的路径选择具有重要的探讨作用和实用价值。本论文定义的“路径选择”不足为：在多式联运的起运地和目的地确定的情况下，路径定义为起运地和目的地之间的可行的港口、运输方式和水上运输服务三者的组合，路径选择定义为如何在货物价值、运输时间、成本等特性变量的影响下选择最佳的运输路径。本论文基于论述探讨和实证浅析，明确了多式联运业务的路径选择不足。改善了特性变量指标系统，将特性变量分为路径特性、物流需求特性和决策者特性等三类，并具体地体现为总成本（运输成本和额外成本之和）、运输时间和货物价值等特性变量。采取离散选择模型及线性效用函数的形式，建立多式联运路径选择模型。采取极大似然估计法进行参数估计，并对建模结果进行了验证和浅析。最后，阐述了路径选择模型在宏观的路径分担率预测和微观的路径选择行为预测等方面的运用。效用函数包括货物价值这一特性变量，体现了物流需求特性在多式联运路径选择中的重要作用。同时，将总成本划分为表征运输服务质量的运输成本和表征市场波动的额外成本，并且两者符号相反，很好地体现了运输质量和波动的权衡，并且表明了成本划分的合理性。建模结果表明，当货值越低、运输时间越短、运输服务质量越高、额外成本越低时，路径对于货主的效用越高，因而货主更倾向于选择直达航线。可以改善特性变量系统、扩展模型类型、加强可视化等方面开展后续探讨。关键词：离散选择模型论文路径选择论文特性变量论文多式联运论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要3-4
ABSTRACT4-8
第1章 选题背景及探讨价值8-16

1.1 选题背景8-10

1.1 多式联运的重要量日渐凸显8

1.2 不同路径有着显著的时间差和成本差8-10

1.2 探讨价值10-13

1.3 技术路线13-15

1.4 论文结构15-16

第2章 文献综述16-27

2.1 多式联运16-17

2.2 探讨内容及分类17-19

2.3 主要探讨策略19-27

2.3.1 最短路径模型20-22

2.3.2 层次浅析法22-23

2.3.3 离散选择模型23-27

第3章 离散选择模型27-35

3.1 进展历程27-28

3.2 论述基础28-31

3.

2.1 随机效用论述29-30

3.

2.2 效用最大化假说30-31

3.3 模型分类31-35
第4章 多式联运的路径选择模型35-51

4.1 不足描述35-37

4.2 建立特性变量系统37-41

4.

2.1 特性变量的选择37-39

4.

2.2 特性变量的表达39-41

4.3 建模核心41-45

4.4 参数估计45-47

4.5 模型检验47-51

4.5.1 显著性47-48

4.5.2 拟合优度48-49

4.5.3 模型精度49-51

第5章 实证探讨51-64

5.1 案例浅析51-53

5.2 数据处理53-56

5.

2.1 数据采集53

5.

2.2 数据整理53-54

5.

2.3 参数估计54-56

5.3 建模结果56-59

5.4 结果浅析59-64

5.

4.1 参数符号浅析59-62

5.

4.2 灵敏度浅析62-63

5.

4.3 预测准确性63-64

第6章 模型运用64-69

6.1 微观决策行为支持65-66

6.

1.1 路径选择行为预测65-66

6.

1.2 路径选择行为引导66

6.2 宏观物流需求预测66-68
6.

2.1 路径分担率预测66-67

6.

2.2 路径分担率引导67-68

6.3 模型可移植性68-69
第7章 探讨小结69-72

7.1 主要工作69

7.2 主要结论69-70

7.3 革新点70-71

7.4 探讨展望71-72

参考文献72-76
致谢76-77
个人简历、在学期间发表的学术论文与探讨成果77