宁波舟山港集装箱海铁联运网络评价研究
发布时间：2021-01-04 21:08
集装箱海铁联运业务是现阶段我国各港口重点开展的主营业务之一,宁波舟山港成为全球第四大集装箱港,而作为宁波舟山港集装箱业务重要突破点的集装箱海铁联运运量占集装箱吞吐总量比重较低,如何改善集装箱海铁联运的现状,扩展集装箱海铁联运网络就显得尤为重要。本文通过对宁波舟山港集装箱海铁联运网络的评价和分析,提出了进一步推进宁波舟山港集装箱海铁联运网络发展的对策和建议。本文首先介绍了集装箱海铁联运网络的相关概念和发展集装箱海铁联运的优势,然后对集装箱海铁联运运输组织模式进行分析。接着对宁波舟山港集装箱海铁联运网络的现状进行分析并指出其发展存在的主要问题,并构建了集装箱海铁联运网络系统评价指标体系,建立了海铁联运网络评价模型。本文主要以宁波舟山港开行集装箱海铁联运班列城市为例进行了实证分析,运用主成分分析对宁波舟山港集装箱海铁联运网络进行综合评价,对各节点城市集装箱海铁联运竞争力水平进行比较得出综合发展排名。又根据系统聚类分析基本原理,采用Ward最小方差平方和法对宁波舟山港集装箱海铁联运网络进行聚类分析并对海铁联运网络进行层次划分。根据宁波舟山港集装箱海铁联运网络评价结果进行分析,找出了宁波舟山港集...
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
铁路集装箱中心站的布局示意图
图 4-2 碎石图Fig 4.2 Gravel figure根据上述图中特征值曲线的拐点，从碎石图也可以看出，如图 4-2 所示，前2 个主成分的曲线坡度较陡，而后就逐渐趋于平缓，且前 2 个主成分的特征值大于 1，其他 5 个变量的特征值都小于 1，故从另一侧面说明在本次分析中选取 2个主成分较为合适。表 4-3 旋转成份矩阵Tab 4.4 Rotation component matrix变量 主成分 1 主成分 2X1 0.505 0.689X2 0.956 0.19X3 0.976 0.166
重庆 2.3508 -0.77873 1.35 1杭州 0.53691 1.8697 0.73 2武汉 0.835 -0.383 0.46 3合肥 -0.03016 0.64396 0.12 4绍兴 -0.54632 0.83093 -0.18 5金华 -0.37435 0.25711 -0.19 6南昌 -0.40402 -0.49175 -0.36 7台州 -0.7778 0.49819 -0.4 8上饶 -0.70451 -1.44389 -0.75 9衢州 -0.88555 -1.00252 -0.78 10根据上述计算得出的竞争力综合得分，对宁波舟山港集装箱海铁联运网络节点城市开展集装箱海铁联运业务发展水平和竞争力进行综合分析得出，如图 4-3所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]宁波舟山港海铁联运发展战略[J]. 苏华正. 中国港口. 2017(10)
[2]广东省各市旅游业发展水平研究——基于主成分分析和聚类分析方法[J]. 宋时蒙,蒋盛益. 财经理论研究. 2017(01)
[3]宁波海铁联运财政扶持政策出台[J]. 凌乐云,宋兵. 中国储运. 2015(04)
[4]皖江城市带城市物流竞争力评价与提升策略[J]. 吴竞鸿,吕能芳. 长春理工大学学报(社会科学版). 2014(01)
[5]长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析[J]. 金芳芳,黄祖庆,虎陈霞. 科技管理研究. 2013(09)
[6]我国集装箱海铁联运发展现状及对策[J]. 王勇. 集装箱化. 2012(06)
[7]海峡西岸经济区城市物流竞争力的动态比较[J]. 谭观音,左泽平. 经济地理. 2012(03)
[8]基于主成分分析法的上海港物流发展趋势研究[J]. 杨超. 对外经贸. 2012(02)
[9]新经济形势下的中国集装箱海铁联运需求分析[J]. 何雪君,郑平,郭洪伟. 价值工程. 2012(05)
[10]发展集装箱海铁联运,促进交通运输结构调整[J]. 张宝晨. 水运科学研究. 2011(02)
博士论文
[1]铁路集装箱中心站物流系统资源调配优化与仿真研究[D]. 曾鸣.西南交通大学 2015
[2]关联图的谱分析及谱聚类方法研究[D]. 孔敏.安徽大学 2006
硕士论文
[1]宁波—舟山港集装箱内陆集疏运网络优化研究[D]. 孙昕.浙江海洋大学 2017
[2]基于多式联运的货物集装箱运输网络优化研究[D]. 李博.华北电力大学(北京) 2016
[3]我国港口物流发展水平指标评价及对策分析[D]. 徐玉峰.北京交通大学 2015
[4]基于交通效能的铁路货物运价研究[D]. 杜慧峰.北京交通大学 2015
[5]基于主成分和聚类分析的城市物流竞争力综合评价[D]. 年吕运.五邑大学 2014
[6]不确定需求下集装箱内陆集疏运系统优化研究[D]. 吉莉.大连海事大学 2014
[7]集装箱海铁联运产品及其运输组织研究[D]. 李淼.西南交通大学 2012
[8]集装箱铁水联运网络优化问题研究[D]. 张斌斌.西南交通大学 2012
[9]几种多元统计分析方法及其在生活中的应用[D]. 周全.长江大学 2012
[10]物流一体化下的天津港集装箱海铁联运发展研究[D]. 赵毅.大连海事大学 2011
本文编号：2957373
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
铁路集装箱中心站的布局示意图
图 4-2 碎石图Fig 4.2 Gravel figure根据上述图中特征值曲线的拐点，从碎石图也可以看出，如图 4-2 所示，前2 个主成分的曲线坡度较陡，而后就逐渐趋于平缓，且前 2 个主成分的特征值大于 1，其他 5 个变量的特征值都小于 1，故从另一侧面说明在本次分析中选取 2个主成分较为合适。表 4-3 旋转成份矩阵Tab 4.4 Rotation component matrix变量 主成分 1 主成分 2X1 0.505 0.689X2 0.956 0.19X3 0.976 0.166
重庆 2.3508 -0.77873 1.35 1杭州 0.53691 1.8697 0.73 2武汉 0.835 -0.383 0.46 3合肥 -0.03016 0.64396 0.12 4绍兴 -0.54632 0.83093 -0.18 5金华 -0.37435 0.25711 -0.19 6南昌 -0.40402 -0.49175 -0.36 7台州 -0.7778 0.49819 -0.4 8上饶 -0.70451 -1.44389 -0.75 9衢州 -0.88555 -1.00252 -0.78 10根据上述计算得出的竞争力综合得分，对宁波舟山港集装箱海铁联运网络节点城市开展集装箱海铁联运业务发展水平和竞争力进行综合分析得出，如图 4-3所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]宁波舟山港海铁联运发展战略[J]. 苏华正. 中国港口. 2017(10)
[2]广东省各市旅游业发展水平研究——基于主成分分析和聚类分析方法[J]. 宋时蒙,蒋盛益. 财经理论研究. 2017(01)
[3]宁波海铁联运财政扶持政策出台[J]. 凌乐云,宋兵. 中国储运. 2015(04)
[4]皖江城市带城市物流竞争力评价与提升策略[J]. 吴竞鸿,吕能芳. 长春理工大学学报(社会科学版). 2014(01)
[5]长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析[J]. 金芳芳,黄祖庆,虎陈霞. 科技管理研究. 2013(09)
[6]我国集装箱海铁联运发展现状及对策[J]. 王勇. 集装箱化. 2012(06)
[7]海峡西岸经济区城市物流竞争力的动态比较[J]. 谭观音,左泽平. 经济地理. 2012(03)
[8]基于主成分分析法的上海港物流发展趋势研究[J]. 杨超. 对外经贸. 2012(02)
[9]新经济形势下的中国集装箱海铁联运需求分析[J]. 何雪君,郑平,郭洪伟. 价值工程. 2012(05)
[10]发展集装箱海铁联运,促进交通运输结构调整[J]. 张宝晨. 水运科学研究. 2011(02)
博士论文
[1]铁路集装箱中心站物流系统资源调配优化与仿真研究[D]. 曾鸣.西南交通大学 2015
[2]关联图的谱分析及谱聚类方法研究[D]. 孔敏.安徽大学 2006
硕士论文
[1]宁波—舟山港集装箱内陆集疏运网络优化研究[D]. 孙昕.浙江海洋大学 2017
[2]基于多式联运的货物集装箱运输网络优化研究[D]. 李博.华北电力大学(北京) 2016
[3]我国港口物流发展水平指标评价及对策分析[D]. 徐玉峰.北京交通大学 2015
[4]基于交通效能的铁路货物运价研究[D]. 杜慧峰.北京交通大学 2015
[5]基于主成分和聚类分析的城市物流竞争力综合评价[D]. 年吕运.五邑大学 2014
[6]不确定需求下集装箱内陆集疏运系统优化研究[D]. 吉莉.大连海事大学 2014
[7]集装箱海铁联运产品及其运输组织研究[D]. 李淼.西南交通大学 2012
[8]集装箱铁水联运网络优化问题研究[D]. 张斌斌.西南交通大学 2012
[9]几种多元统计分析方法及其在生活中的应用[D]. 周全.长江大学 2012
[10]物流一体化下的天津港集装箱海铁联运发展研究[D]. 赵毅.大连海事大学 2011
本文编号：2957373
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