保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)發(fā)展層次選擇研究
發(fā)布時(shí)間:2020-11-15 06:25
隨著我國(guó)保稅港區(qū)數(shù)目的不斷增加,保稅港區(qū)間的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)愈演愈烈,擁有充足的貨源是港口立于不敗之地的核心競(jìng)爭(zhēng)力。因此爭(zhēng)取廣闊的經(jīng)濟(jì)腹地和貨源已是保稅港區(qū)經(jīng)營(yíng)者高度關(guān)注的戰(zhàn)略性問(wèn)題。當(dāng)前保稅港區(qū)的經(jīng)濟(jì)腹地不僅僅局限于其周邊的城市,更是將其延伸的內(nèi)陸腹地.內(nèi)陸港作為內(nèi)陸城市的大型物流中心,不斷地發(fā)揮著港口的作用,不斷的向港口運(yùn)輸貨物,在爭(zhēng)奪內(nèi)陸腹地貨源中,保稅港區(qū)不再是整個(gè)供應(yīng)鏈中一個(gè)孤立的環(huán)節(jié),而應(yīng)加強(qiáng)與內(nèi)陸腹地的內(nèi)陸港互動(dòng)合作,形成戰(zhàn)略同盟,這樣可以提高保稅港區(qū)的整體競(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)也帶動(dòng)了內(nèi)陸港及內(nèi)陸腹地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)雙贏。保稅港區(qū)與所選擇的內(nèi)陸港互動(dòng)應(yīng)該在一個(gè)怎樣的層面上互動(dòng),以及“兩港”互動(dòng)的模式如何,這是亟待解決的問(wèn)題。 基于上述的背景,本文從保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)發(fā)展的理論依據(jù)與現(xiàn)實(shí)依據(jù)出發(fā),既分析了合作伙伴的評(píng)價(jià)理論,又研究了保稅港區(qū)對(duì)內(nèi)陸港的層次選擇的依據(jù),根據(jù)層次選擇的評(píng)價(jià)依據(jù)將保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)發(fā)展分為七個(gè)層次,并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行評(píng)價(jià),以海滄保稅港區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證。 本文從互動(dòng)的層次選擇研究保稅港區(qū)與內(nèi)陸港的互動(dòng)發(fā)展,對(duì)以后的保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)在層次上的定位提供了參考依據(jù),同時(shí)本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法對(duì)其他相關(guān)的問(wèn)題的解決也有一定的借鑒意義。
【學(xué)位單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2011
【中圖分類】:F752.5;F552
【部分圖文】:
圖5.5隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15時(shí)的訓(xùn)練結(jié)果Fig.5.5Hiddenunitnumberto15trainingresults隱含層從表和圖中可以明顯看出,在隱含層神經(jīng)元數(shù)目較小時(shí),網(wǎng)絡(luò)的性能差。11、隱含層神經(jīng)元數(shù)目為8時(shí),經(jīng)過(guò)262次訓(xùn)練后,達(dá)到要求。而隱含層數(shù)目14、巧時(shí),分別訓(xùn)練了而隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為283、258、167、288次,就達(dá)到了所設(shè)定的標(biāo)誤差。巧時(shí)雖然達(dá)到了設(shè)定的目標(biāo)誤差,個(gè)數(shù)并不能明顯改善網(wǎng)絡(luò)的性能,甚至所需的訓(xùn)練次數(shù)還要增加,但增加神經(jīng)而且增加神元個(gè)數(shù)也會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)增加,因此,確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為14個(gè)。3.3網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練在該評(píng)價(jià)體系中,共有12個(gè)內(nèi)陸港與海滄保稅港區(qū)參與互動(dòng),每個(gè)內(nèi)陸港都十八個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),選取前9個(gè)內(nèi)陸港的指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,10到第12為測(cè)試樣本。訓(xùn)練的結(jié)果如下:
圖5.6訓(xùn)練誤差圖Fig.5.6Trainjngerrorehart5.3.4網(wǎng)絡(luò)的仿真利用上述建立的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真檢驗(yàn)。如表為模擬結(jié)果與目標(biāo)值的比較,從表中可見(jiàn),網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果與理想較接近,且模擬評(píng)價(jià)的保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次排序也與目標(biāo)值排序相一因此可以認(rèn)為保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次選擇模型具有較好的泛化擴(kuò)展能力,夠用來(lái)對(duì)保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次選擇的評(píng)選。表5.6模擬評(píng)價(jià)結(jié)果比較表Tab.5.6SimulationresultscomParison內(nèi)內(nèi)陸港港宜昌昌湘潭潭張家界界
【引證文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2884451
【學(xué)位單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2011
【中圖分類】:F752.5;F552
【部分圖文】:
圖5.5隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15時(shí)的訓(xùn)練結(jié)果Fig.5.5Hiddenunitnumberto15trainingresults隱含層從表和圖中可以明顯看出,在隱含層神經(jīng)元數(shù)目較小時(shí),網(wǎng)絡(luò)的性能差。11、隱含層神經(jīng)元數(shù)目為8時(shí),經(jīng)過(guò)262次訓(xùn)練后,達(dá)到要求。而隱含層數(shù)目14、巧時(shí),分別訓(xùn)練了而隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為283、258、167、288次,就達(dá)到了所設(shè)定的標(biāo)誤差。巧時(shí)雖然達(dá)到了設(shè)定的目標(biāo)誤差,個(gè)數(shù)并不能明顯改善網(wǎng)絡(luò)的性能,甚至所需的訓(xùn)練次數(shù)還要增加,但增加神經(jīng)而且增加神元個(gè)數(shù)也會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)增加,因此,確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為14個(gè)。3.3網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練在該評(píng)價(jià)體系中,共有12個(gè)內(nèi)陸港與海滄保稅港區(qū)參與互動(dòng),每個(gè)內(nèi)陸港都十八個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),選取前9個(gè)內(nèi)陸港的指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,10到第12為測(cè)試樣本。訓(xùn)練的結(jié)果如下:
圖5.6訓(xùn)練誤差圖Fig.5.6Trainjngerrorehart5.3.4網(wǎng)絡(luò)的仿真利用上述建立的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真檢驗(yàn)。如表為模擬結(jié)果與目標(biāo)值的比較,從表中可見(jiàn),網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果與理想較接近,且模擬評(píng)價(jià)的保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次排序也與目標(biāo)值排序相一因此可以認(rèn)為保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次選擇模型具有較好的泛化擴(kuò)展能力,夠用來(lái)對(duì)保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)層次選擇的評(píng)選。表5.6模擬評(píng)價(jià)結(jié)果比較表Tab.5.6SimulationresultscomParison內(nèi)內(nèi)陸港港宜昌昌湘潭潭張家界界
【引證文獻(xiàn)】
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條
1 蔡靜;保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動(dòng)發(fā)展模式選擇研究[D];大連海事大學(xué);2012年
本文編號(hào):2884451
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