厦门港集装箱吞吐量预测研究
发布时间：2021-03-19 07:32
近年来,由于集装箱运输具有巨大的社会效益和经济效益,集装箱运输已经发展成国际贸易的主要运输方式,也是世界杂货运输的发展方向。因此,集装箱运输被称为是“21世纪的运输变革”。为了适应这种变革以及加入WTO后国际贸易增长和航运市场竞争的需要,我国也十分重视集装箱运输系统的建设,并制定了一系列鼓励集装箱发展的政策措施,如加强以国际集装箱运输为核心的上海国际航运中心,区域性航运中心的构造,和沿海大型集装箱枢纽港的建设。厦门港是我国沿海重要港口之一,也是东南沿海的集装箱干线港,更是海峡西岸经济区的“龙头港”。2009年5月4日,《国务院关于支持福建省加快建设海峡西岸经济区的若干意见》的正式出台,进一步明确了国家建设“海西”的态度,这为厦门港的发展创造了新的机遇和挑战。本文正是在学习“海西”政策的基础上,对厦门港集装箱吞吐量预测进行深入研究,主要分为六大部分进行论述:第一部分,概述了论文研究的目的和意义,介绍了国内外物流需求研究的现状;第二部分,分析厦门港集装箱物流发展的现状与存在的问题;第三部分,主要从宏观和微观因素来分析港口集装箱吞吐量的影响因素,其中宏观因素包括经济发展政策、海峡西岸经济区的...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
厦门港各分类集装箱吞吐量变化曲线
进行归一化处理，从而使训练误差更小，预测结果更精确;另一方面，该训练过程要用MATLAB7.0软件进行系统仿真。通过对外贸集装箱吞吐量的不断训练最终确定当隐含层节点数为10时，误差达到最小(误差值见图4一2)，最后预测出2009到2020年的外贸集装箱吞吐量(见表4一3)。表4一32009年到2020年外贸集装箱吞吐量的预测值单位:万标箱年份2009 20102011201220132014423，83491.21 545.5635， 24711.72 741.6220152016 2017201820192020798.39834.68 887.469131.17988.501050.50图4一2外贸集装装箱吞吐量仿真误差结果4.2.2非线性回归分析模型由图4一3可知，近年来，厦门港外贸集装箱吞吐量的变化趋势与二次回归曲线拟合度较高。用Excel自带功能直接得出该曲线公式为
以厦门港内贸集装箱吞吐量的原始数据作为神经网络的训练值，具体训练模型与外贸集装箱吞吐量预测模型类似(不再详细说明)，根据网络预测结果，最后确定当隐含层为18时，误差值达最小(如图4一4所示)，预测结果如表4一10所示。表4一 102009年到2020年内贸集装箱吞吐量预测值单位:万标箱年份2009 20102011201220132014预测值年份预测值90.41123.54163， 6221.96268.91321.7920152016 20172018 20192020380.92 446.63519.25599.11 686.53781.84图4一4内贸集装装箱吞吐量仿真误差结果4.3.2非线性回归分析模型由图4一5可知，厦门港内贸集装箱吞吐量的变化趋势曲折不定，与三次回归曲线的拟合度最高，所以本文将此变化曲线近似于三次非线性曲线，回归方
【参考文献】：
期刊论文
[1]集装箱港口集疏运体系影响因素通径分析[J]. 张戎,黄科. 同济大学学报(自然科学版). 2009(01)
[2]两岸直航对厦门港集装箱运输的影响及对策[J]. 孟愈. 集装箱化. 2008(08)
[3]国外港口物流的发展与借鉴[J]. 成灶平. 中国水运. 2008(05)
[4]浅析厦门港口物流发展与对策[J]. 黄俏梅. 集美大学学报(哲学社会科学版). 2008(01)
[5]国外主要港口物流的发展对厦门的启示[J]. 洪怡恬. 厦门理工学院学报. 2007(03)
[6]国内外港口物流研究述评[J]. 刘珊. 山东财政学院学报. 2007(05)
[7]基于区域经济联系的连云港港口物流发展需求分析研究[J]. 赵春龙,金桥,李根柱. 物流技术. 2007(01)
[8]大连港集装箱集疏运系统[J]. 肖进,李珩,田聿新. 水运管理. 2006(11)
[9]浅析厦门港口物流现状及应对措施[J]. 黄国栋,林卫明. 集装箱化. 2006(10)
[10]我国港口物流现状及发展策略[J]. 常江. 时代金融. 2006(09)
硕士论文
[1]区域物流需求预测研究[D]. 叶艺勇.五邑大学 2008
[2]集装箱综合交通枢纽设施布局和公路集疏运规划研究[D]. 林建新.北京交通大学 2006
[3]厦门港口物流发展分析[D]. 刘小玲.福建师范大学 2006
[4]物流需求分析与物流量研究[D]. 廖伟.西南交通大学 2005
[5]物流量预测方法研究[D]. 王小忠.武汉理工大学 2005
[6]区域物流规划中的物流需求分析研究[D]. 王丽华.长安大学 2005
[7]大连港现代物流需求分析与发展研究[D]. 吕华杰.大连海事大学 2002
[8]大连港集装箱集疏运系统规划研究[D]. 陈锴.大连海事大学 2002
本文编号：3089214
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
厦门港各分类集装箱吞吐量变化曲线
进行归一化处理，从而使训练误差更小，预测结果更精确;另一方面，该训练过程要用MATLAB7.0软件进行系统仿真。通过对外贸集装箱吞吐量的不断训练最终确定当隐含层节点数为10时，误差达到最小(误差值见图4一2)，最后预测出2009到2020年的外贸集装箱吞吐量(见表4一3)。表4一32009年到2020年外贸集装箱吞吐量的预测值单位:万标箱年份2009 20102011201220132014423，83491.21 545.5635， 24711.72 741.6220152016 2017201820192020798.39834.68 887.469131.17988.501050.50图4一2外贸集装装箱吞吐量仿真误差结果4.2.2非线性回归分析模型由图4一3可知，近年来，厦门港外贸集装箱吞吐量的变化趋势与二次回归曲线拟合度较高。用Excel自带功能直接得出该曲线公式为
以厦门港内贸集装箱吞吐量的原始数据作为神经网络的训练值，具体训练模型与外贸集装箱吞吐量预测模型类似(不再详细说明)，根据网络预测结果，最后确定当隐含层为18时，误差值达最小(如图4一4所示)，预测结果如表4一10所示。表4一 102009年到2020年内贸集装箱吞吐量预测值单位:万标箱年份2009 20102011201220132014预测值年份预测值90.41123.54163， 6221.96268.91321.7920152016 20172018 20192020380.92 446.63519.25599.11 686.53781.84图4一4内贸集装装箱吞吐量仿真误差结果4.3.2非线性回归分析模型由图4一5可知，厦门港内贸集装箱吞吐量的变化趋势曲折不定，与三次回归曲线的拟合度最高，所以本文将此变化曲线近似于三次非线性曲线，回归方
【参考文献】：
期刊论文
[1]集装箱港口集疏运体系影响因素通径分析[J]. 张戎,黄科. 同济大学学报(自然科学版). 2009(01)
[2]两岸直航对厦门港集装箱运输的影响及对策[J]. 孟愈. 集装箱化. 2008(08)
[3]国外港口物流的发展与借鉴[J]. 成灶平. 中国水运. 2008(05)
[4]浅析厦门港口物流发展与对策[J]. 黄俏梅. 集美大学学报(哲学社会科学版). 2008(01)
[5]国外主要港口物流的发展对厦门的启示[J]. 洪怡恬. 厦门理工学院学报. 2007(03)
[6]国内外港口物流研究述评[J]. 刘珊. 山东财政学院学报. 2007(05)
[7]基于区域经济联系的连云港港口物流发展需求分析研究[J]. 赵春龙,金桥,李根柱. 物流技术. 2007(01)
[8]大连港集装箱集疏运系统[J]. 肖进,李珩,田聿新. 水运管理. 2006(11)
[9]浅析厦门港口物流现状及应对措施[J]. 黄国栋,林卫明. 集装箱化. 2006(10)
[10]我国港口物流现状及发展策略[J]. 常江. 时代金融. 2006(09)
硕士论文
[1]区域物流需求预测研究[D]. 叶艺勇.五邑大学 2008
[2]集装箱综合交通枢纽设施布局和公路集疏运规划研究[D]. 林建新.北京交通大学 2006
[3]厦门港口物流发展分析[D]. 刘小玲.福建师范大学 2006
[4]物流需求分析与物流量研究[D]. 廖伟.西南交通大学 2005
[5]物流量预测方法研究[D]. 王小忠.武汉理工大学 2005
[6]区域物流规划中的物流需求分析研究[D]. 王丽华.长安大学 2005
[7]大连港现代物流需求分析与发展研究[D]. 吕华杰.大连海事大学 2002
[8]大连港集装箱集疏运系统规划研究[D]. 陈锴.大连海事大学 2002
本文编号：3089214
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jtysjj/3089214.html
