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新建港口吞吐量預(yù)測(cè)研究 ——以小漠港為例

發(fā)布時(shí)間:2021-04-30 00:21
  深圳鹽田港集團(tuán)為貫徹國(guó)家“一帶一路”和泛珠三角區(qū)域合作戰(zhàn)略,投資建設(shè)了深汕特合區(qū)小漠國(guó)際港及其臨港工業(yè)園,其目標(biāo)將小漠港打造成為國(guó)際物流港,承接深圳的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)型升級(jí)的同時(shí)發(fā)揮“以港興城”的作用。小漠港進(jìn)行港口規(guī)劃時(shí),過大、過小的規(guī)模的港口建設(shè)都會(huì)造成資源的浪費(fèi),因此,需要對(duì)港口貨物吞吐量進(jìn)行合理預(yù)測(cè),才能為港口布局、經(jīng)營(yíng)策略、基本設(shè)施投資規(guī)模等方面提供決策依據(jù)。由于小漠港為新建港口,缺乏歷史吞吐量數(shù)據(jù),但現(xiàn)有文獻(xiàn)多數(shù)是在港口的歷史吞吐量基礎(chǔ)上進(jìn)行的,并且只集成各類預(yù)測(cè)模型進(jìn)行研究。本文提出集成預(yù)測(cè)的方法,包括集成多維信息、多種方法、各類模型來估算小漠港的吞吐量。從而豐富了港口吞吐量預(yù)測(cè)的思路和方法,為企業(yè)建立經(jīng)營(yíng)、投資計(jì)劃提供依據(jù),同時(shí)可借鑒于其他新建港口、新建物流園區(qū)等的吞吐量預(yù)測(cè)。首先,在小漠港的腹地范圍內(nèi)分析其吞吐量影響因素,包括小漠港自身的港口建設(shè)規(guī)劃,其腹地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,周邊港口與小漠港間的競(jìng)合關(guān)系,以及宏觀的外部環(huán)境四維因素。由此分析小漠港的貨物吞吐量由自身腹地帶來的貨物量以及從周邊其他港口吸引的貨物量?jī)刹糠纸M成。接著,類比其他20個(gè)沿海港口,集成采用定性分析、相關(guān)性... 

【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:110 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.2.1 研究?jī)?nèi)容
        1.2.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.3 研究方法與思路
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 研究思路
2 研究綜述及相關(guān)理論
    2.1 文獻(xiàn)綜述
        2.1.1 新建港口相關(guān)研究
        2.1.2 港口吞吐量影響因素相關(guān)研究
        2.1.3 港口吞吐量預(yù)測(cè)方法相關(guān)研究
        2.1.4 文獻(xiàn)評(píng)述
    2.2 相關(guān)基礎(chǔ)理論
        2.2.1 吞吐量預(yù)測(cè)
        2.2.2 集成預(yù)測(cè)
3 小漠港吞吐量影響因素分析
    3.1 小漠港自身?xiàng)l件
        3.1.1 港口地理位置
        3.1.2 港口管理模式
        3.1.3 港口通過能力
    3.2 小漠港腹地經(jīng)濟(jì)
        3.2.1 腹地經(jīng)濟(jì)總體情況
        3.2.2 腹地經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
        3.2.3 腹地集疏能力情況
        3.2.4 腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?br>        3.2.5 腹地區(qū)域?qū)ν赓Q(mào)易
        3.2.6 腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力
    3.3 周邊港口競(jìng)合
        3.3.1 周邊港口規(guī)劃建設(shè)情況
        3.3.2 周邊港口腹地經(jīng)濟(jì)情況
        3.3.3 周邊港口歷史吞吐情況
    3.4 宏觀外部環(huán)境
        3.4.1 港口發(fā)展政策
        3.4.2 國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展
        3.4.3 世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展
4 小漠港靜態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)
    4.1 港口靜態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)思路
    4.2 港口靜態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)指標(biāo)體系建立
        4.2.1 預(yù)測(cè)指標(biāo)提取原則
        4.2.2 指標(biāo)體系初建
        4.2.3 類比港口指標(biāo)數(shù)據(jù)整理
        4.2.4 灰色關(guān)聯(lián)度篩選關(guān)鍵指標(biāo)
    4.3 港口靜態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)模型建立
        4.3.1 主成分分析原理
        4.3.2 多元線性回歸模型
        4.3.3 主成分回歸模型
        4.3.4 主成分回歸建立港口靜態(tài)吞吐量模型
    4.4 小漠港關(guān)鍵靜態(tài)吞吐量影響因素預(yù)測(cè)
        4.4.1 GM(1,1)模型的建立
        4.4.2 模型精度檢驗(yàn)
        4.4.3 基于GM(1,1)模型的港口吞吐量影響因素預(yù)測(cè)
    4.5 主成分回歸預(yù)測(cè)小漠港靜態(tài)吞吐量
5 小漠港動(dòng)態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)
    5.1 小漠港動(dòng)態(tài)吞吐量預(yù)測(cè)思路
    5.2 小漠港引力系數(shù)計(jì)算
        5.2.1 熵權(quán)TOPSIS原理
        5.2.2 基于熵權(quán)TOPSIS計(jì)算周邊各港口競(jìng)爭(zhēng)度
        5.2.3 引力模型原理
        5.2.4 小漠港對(duì)各港口吸引力系數(shù)
    5.3 圈層吸引吞吐量計(jì)算
        5.3.1 預(yù)測(cè)模型的選擇
        5.3.2 Holt指數(shù)平滑模型的建立
        5.3.3 基于Holt指數(shù)平滑模型的各港口吞吐量預(yù)測(cè)
        5.3.4 圈層權(quán)重的確定
    5.4 小漠港吸引到的吞吐量
    5.5 預(yù)測(cè)可靠性分析
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于情境變動(dòng)的港口吞吐量預(yù)測(cè)模型[J]. 魯渤,楊顯飛,汪壽陽(yáng).  管理評(píng)論. 2018(01)
[2]中國(guó)對(duì)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿線國(guó)家機(jī)電產(chǎn)品出口潛力研究——基于擴(kuò)展引力模型的實(shí)證分析[J]. 張靜中,曾勇.  國(guó)際商務(wù)(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)). 2017(04)
[3]中國(guó)三大城市群內(nèi)部經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和等級(jí)結(jié)構(gòu)的比較——基于綜合引力模型的分析[J]. 苗洪亮,周慧.  經(jīng)濟(jì)地理. 2017(06)
[4]金磚國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品出口貿(mào)易分析——基于改進(jìn)的空間引力模型[J]. 蘇珊珊,黃梅波.  亞太經(jīng)濟(jì). 2017(03)
[5]基于引力模型的區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)研究[J]. 魯渤,汪壽陽(yáng),匡海波.  管理評(píng)論. 2017(02)
[6]技術(shù)差距促進(jìn)國(guó)際貿(mào)易嗎?——基于引力模型的實(shí)證研究[J]. 傅帥雄,羅來軍.  管理世界. 2017(02)
[7]基于灰色理論與指數(shù)平滑法的需求預(yù)測(cè)綜合模型[J]. 貢文偉,黃晶.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(01)
[8]基于熵權(quán)-TOPSIS的港口安全評(píng)價(jià)[J]. 車程怡,劉家國(guó),李健.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)
[9]基于改進(jìn)GM(1,1)模型的上海港集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)[J]. 陳昌源,戴冉,楊婷婷,吳祖新,黎泉.  船海工程. 2016(04)
[10]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 張樹奎,肖英杰,魯子愛.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(05)



本文編號(hào):3168467

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