基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的川江滾裝運(yùn)輸貨運(yùn)量預(yù)測研究
發(fā)布時(shí)間:2021-11-19 20:17
滾裝運(yùn)輸是指通過滾裝船運(yùn)送貨車,把貨車和貨物同時(shí)運(yùn)輸?shù)囊环N海上運(yùn)輸方式。本文在概述了國內(nèi)外滾裝運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展概況后,回顧了我國滾裝運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展歷程。詳細(xì)分析了川江滾裝運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展過程以及現(xiàn)狀。調(diào)查研究了川江滾裝運(yùn)輸經(jīng)過前期的蓬勃發(fā)展后,由于川江流域地區(qū)道路結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,導(dǎo)致川江滾裝運(yùn)輸?shù)纳婧桶l(fā)展受到嚴(yán)重威脅,迫切需要預(yù)測未來數(shù)年川江滾裝運(yùn)輸市場的貨運(yùn)量,并通過數(shù)據(jù)對(duì)比來確定預(yù)測的準(zhǔn)確性,解決運(yùn)力運(yùn)量失衡問題,提出滾裝市場發(fā)展策略來保障川江滾裝運(yùn)輸生存和發(fā)展。本文采用遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測滾裝貨運(yùn)量,確定預(yù)測的準(zhǔn)確性,解決運(yùn)力大于運(yùn)量問題,對(duì)比數(shù)據(jù)確定預(yù)測模型的準(zhǔn)確性,然后提出發(fā)展策略,保障川江滾裝運(yùn)輸?shù)纳婧桶l(fā)展。第一章,緒論闡述了研究背景和意義,詳細(xì)描述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第二章介紹了相關(guān)理論和方法,主要包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。第三章闡述了川江滾裝運(yùn)輸市場發(fā)展概況,包括國內(nèi)外滾裝運(yùn)輸市場發(fā)展概況,主要描述川江滾裝運(yùn)輸市場。第四章是各種預(yù)測方法的比較和優(yōu)劣性選擇,說明其它方面的局限性以及遺傳BP模型的優(yōu)勢,確定遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為川江滾裝運(yùn)輸市場貨運(yùn)量的預(yù)測模型。第五章是本文的核心章...
【文章來源】:重慶交通大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流程圖
如圖 3-1 所示,2005 年—2012 年期間,滾裝貨運(yùn)量整體呈上升趨勢,同時(shí)物流業(yè)增加值逐年增加,物流業(yè)的發(fā)展勢頭良好,這一點(diǎn)與滾裝運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展是離不開的,說明川江滾裝運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展直接推動(dòng)了川江流域物流業(yè)的發(fā)展。表 3.1 2006-2012 年重慶市物流業(yè)增加值和滾裝貨運(yùn)量分析表年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012增加值(億元)279.88 319.82 389.62 452.43 534.47 579.87 594.68滾裝貨運(yùn)量(噸)9433470 11767500 12779820 11407590 7752750 7433090 7694190
圖 3-2 各運(yùn)輸方式所占比例圖分析表 3.3 顯示,在各類交通運(yùn)輸方式中,貨運(yùn)量增長最快的是航空運(yùn)輸,其次的水運(yùn);集裝箱貨運(yùn)量增速很快,經(jīng)對(duì)比,2012 年貨運(yùn)完成量是 2005 年的3.21 倍。如圖 3-2 所示,可知各類交通運(yùn)輸所占比例,公路貨運(yùn)量占比最大,占據(jù)百分比為 87%,其次是水路運(yùn)輸占比 10%、鐵路運(yùn)輸占比 3%,航空貨運(yùn)量所占比例最小不到 1%。明顯可見在綜合交通體系中,公路運(yùn)輸具有明顯優(yōu)勢,依舊占據(jù)主導(dǎo)地位,占比超過 85%,說明載貨汽車在短途運(yùn)輸方面依舊偏向于在公路上行駛而不是乘坐滾裝船。水路運(yùn)輸位居第二,主要原因在于川江流域水系發(fā)達(dá),相當(dāng)一部分貨物需要通過水運(yùn),而在西部大開發(fā)以及東西部經(jīng)濟(jì)交通持續(xù)增多的背景下,水路運(yùn)輸擁有充足穩(wěn)定的貨源,為水路貨運(yùn)量保持較高增長提供了基礎(chǔ)。鐵路運(yùn)量增長較小,民航貨運(yùn)量從 2005 年到 2012 年增長 2.8 倍,增長幅度較大,但是由于其能承載的貨運(yùn)量相比其他運(yùn)輸方式極小,可知其對(duì)于其他運(yùn)輸方式的影響并不大。由于重慶在長江流域具有地理優(yōu)勢、省內(nèi)兩江新區(qū)政策規(guī)劃比較適合集裝箱運(yùn)輸、以及內(nèi)河航道完善和碼頭裝卸效率的提高,使得集裝箱運(yùn)輸擁有廣闊的前景。由表 3.3 分析可知,公路運(yùn)輸依舊占據(jù)最大比重,而水運(yùn)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]川江滾裝運(yùn)輸發(fā)展的SWOT分析及對(duì)策[J]. 蔣軍. 世界海運(yùn). 2012(12)
[2]發(fā)展四川省長江滾裝運(yùn)輸[J]. 蔣軍,林彩. 水運(yùn)管理. 2012(12)
[3]長江中下游載貨汽車滾裝運(yùn)輸亟待發(fā)展[J]. 陳曉奇. 中國港口. 2012(04)
[4]具有最優(yōu)學(xué)習(xí)率的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J]. 衛(wèi)敏,余樂安. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(04)
[5]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測[J]. 張亞兵,張海燕,魯漢榕,李朝真. 軟件導(dǎo)刊. 2012(01)
[6]基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜對(duì)象的建模與優(yōu)化[J]. 馬凱,何志琴. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2012(01)
[7]帶平衡約束的離散網(wǎng)絡(luò)平衡設(shè)計(jì)問題的遺傳算法[J]. 諶永榮,黃崇超. 數(shù)學(xué)雜志. 2012(01)
[8]基于MATLAB的相似度-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層物性預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 董興朋. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2011(35)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的蔬菜市場價(jià)格預(yù)測方法研究[J]. 羅長壽. 科技通報(bào). 2011(06)
[10]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的揚(yáng)聲器音盆性能預(yù)測技術(shù)[J]. 汪勝,應(yīng)時(shí)彥,劉志斌. 科技通報(bào). 2011(06)
碩士論文
[1]重慶滾裝船運(yùn)輸發(fā)展研究[D]. 曾祥聯(lián).重慶交通大學(xué) 2008
本文編號(hào):3505787
【文章來源】:重慶交通大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流程圖
如圖 3-1 所示,2005 年—2012 年期間,滾裝貨運(yùn)量整體呈上升趨勢,同時(shí)物流業(yè)增加值逐年增加,物流業(yè)的發(fā)展勢頭良好,這一點(diǎn)與滾裝運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展是離不開的,說明川江滾裝運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展直接推動(dòng)了川江流域物流業(yè)的發(fā)展。表 3.1 2006-2012 年重慶市物流業(yè)增加值和滾裝貨運(yùn)量分析表年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012增加值(億元)279.88 319.82 389.62 452.43 534.47 579.87 594.68滾裝貨運(yùn)量(噸)9433470 11767500 12779820 11407590 7752750 7433090 7694190
圖 3-2 各運(yùn)輸方式所占比例圖分析表 3.3 顯示,在各類交通運(yùn)輸方式中,貨運(yùn)量增長最快的是航空運(yùn)輸,其次的水運(yùn);集裝箱貨運(yùn)量增速很快,經(jīng)對(duì)比,2012 年貨運(yùn)完成量是 2005 年的3.21 倍。如圖 3-2 所示,可知各類交通運(yùn)輸所占比例,公路貨運(yùn)量占比最大,占據(jù)百分比為 87%,其次是水路運(yùn)輸占比 10%、鐵路運(yùn)輸占比 3%,航空貨運(yùn)量所占比例最小不到 1%。明顯可見在綜合交通體系中,公路運(yùn)輸具有明顯優(yōu)勢,依舊占據(jù)主導(dǎo)地位,占比超過 85%,說明載貨汽車在短途運(yùn)輸方面依舊偏向于在公路上行駛而不是乘坐滾裝船。水路運(yùn)輸位居第二,主要原因在于川江流域水系發(fā)達(dá),相當(dāng)一部分貨物需要通過水運(yùn),而在西部大開發(fā)以及東西部經(jīng)濟(jì)交通持續(xù)增多的背景下,水路運(yùn)輸擁有充足穩(wěn)定的貨源,為水路貨運(yùn)量保持較高增長提供了基礎(chǔ)。鐵路運(yùn)量增長較小,民航貨運(yùn)量從 2005 年到 2012 年增長 2.8 倍,增長幅度較大,但是由于其能承載的貨運(yùn)量相比其他運(yùn)輸方式極小,可知其對(duì)于其他運(yùn)輸方式的影響并不大。由于重慶在長江流域具有地理優(yōu)勢、省內(nèi)兩江新區(qū)政策規(guī)劃比較適合集裝箱運(yùn)輸、以及內(nèi)河航道完善和碼頭裝卸效率的提高,使得集裝箱運(yùn)輸擁有廣闊的前景。由表 3.3 分析可知,公路運(yùn)輸依舊占據(jù)最大比重,而水運(yùn)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]長江中下游載貨汽車滾裝運(yùn)輸亟待發(fā)展[J]. 陳曉奇. 中國港口. 2012(04)
[4]具有最優(yōu)學(xué)習(xí)率的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J]. 衛(wèi)敏,余樂安. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(04)
[5]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測[J]. 張亞兵,張海燕,魯漢榕,李朝真. 軟件導(dǎo)刊. 2012(01)
[6]基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜對(duì)象的建模與優(yōu)化[J]. 馬凱,何志琴. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2012(01)
[7]帶平衡約束的離散網(wǎng)絡(luò)平衡設(shè)計(jì)問題的遺傳算法[J]. 諶永榮,黃崇超. 數(shù)學(xué)雜志. 2012(01)
[8]基于MATLAB的相似度-遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層物性預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 董興朋. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2011(35)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的蔬菜市場價(jià)格預(yù)測方法研究[J]. 羅長壽. 科技通報(bào). 2011(06)
[10]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的揚(yáng)聲器音盆性能預(yù)測技術(shù)[J]. 汪勝,應(yīng)時(shí)彥,劉志斌. 科技通報(bào). 2011(06)
碩士論文
[1]重慶滾裝船運(yùn)輸發(fā)展研究[D]. 曾祥聯(lián).重慶交通大學(xué) 2008
本文編號(hào):3505787
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