遼寧省區(qū)域性物流發(fā)展研究
發(fā)布時間:2021-12-28 15:13
區(qū)域物流是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要因素,區(qū)域經(jīng)濟健康穩(wěn)定的發(fā)展離不開區(qū)域物流的協(xié)調(diào)作用。區(qū)域物流已經(jīng)成為區(qū)域之間相互競爭的關鍵環(huán)節(jié),對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展起著加速器的作用。區(qū)域物流規(guī)劃的好壞直接影響區(qū)域經(jīng)濟的長遠發(fā)展,以及區(qū)域經(jīng)濟的競爭力。為了更好的規(guī)劃區(qū)域物流,必須先對區(qū)域物流的現(xiàn)狀有比較全面的了解。本文以遼寧省區(qū)域物流為研究對象,從多個角度對遼寧省區(qū)域物流進行分析,實現(xiàn)了對遼寧省區(qū)域物流的需求量進行預測,對物流節(jié)點城市分布狀況進行研究,最后以SWOT分析為基礎對遼寧省區(qū)域物流的總體戰(zhàn)略進行了研究。本論文的研究范圍主要圍繞遼寧省區(qū)域物流的發(fā)展情況,涉及到區(qū)域物流理論、區(qū)域物流需求量預測理論、區(qū)域物流節(jié)點城市分布理論以及遼寧省區(qū)域物流的SWOT戰(zhàn)略分析等內(nèi)容。論文采用理論研究與實證研究相結合的方式,在研究遼寧省區(qū)域物流需求量預測時主要應用了神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法進行預測;在研究區(qū)域物流節(jié)點城市分布狀況時主要采用了灰色聚類分析法進行研究;最后將層次分析法與SWOT分析相結合既定量分析與定性分析相結合,系統(tǒng)研究了遼寧省區(qū)域物流的內(nèi)部優(yōu)勢與劣勢、外部機遇與威脅,并提出遼寧省區(qū)域物流未來發(fā)展的戰(zhàn)略方向。本論文通...
【文章來源】:東北財經(jīng)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為10個)
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為15個)
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為20個)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]重慶市物流需求預測研究[J]. 吳燁. 現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2010(23)
[2]遼寧省物流業(yè)發(fā)展的SWOT分析及對策研究[J]. 陳倩. 海洋開發(fā)與管理. 2010(07)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的武漢城市圈物流需求預測[J]. 李赤林,胡小輝. 武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2009(05)
[4]遼寧省區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展合作研究[J]. 孫振華. 現(xiàn)代經(jīng)濟信息. 2009(18)
[5]區(qū)域物流需求預測模型研究[J]. 黃虎. 統(tǒng)計與決策. 2008(17)
[6]遼寧現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考和建議[J]. 朱喜喜. 北方交通. 2008(05)
[7]基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測系統(tǒng)的設計[J]. 李萍,曾令可,稅安澤,金雪莉,劉艷春,王慧. 計算機應用與軟件. 2008(04)
[8]遼寧現(xiàn)代物流發(fā)展對策研究[J]. 孫永平,婁曉黎. 商場現(xiàn)代化. 2008(08)
[9]區(qū)域物流中心城市選址的綜合評價方法[J]. 劉明菲,張君. 武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2007(08)
[10]灰聚類分析及其應用研究[J]. 劉丁慧,林和平,姜春燕,曹志勝. 吉林大學學報(信息科學版). 2007(04)
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論的區(qū)域物流需求預測研究[D]. 宿夢思.武漢科技大學 2010
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域物流需求預測及實證研究[D]. 文培娜.北京物資學院 2010
[3]區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)競爭力綜合評價研究[D]. 季模模.浙江工商大學 2010
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的港口物流需求預測研究及實證分析[D]. 金橋.北京交通大學 2008
[5]物流量預測方法研究[D]. 王小忠.武漢理工大學 2005
[6]區(qū)域物流需求量預測及節(jié)點城市選取方法研究[D]. 王俊波.吉林大學 2004
本文編號:3554282
【文章來源】:東北財經(jīng)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為10個)
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為15個)
訓練誤差曲線(隱含層神經(jīng)元個數(shù)為20個)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]重慶市物流需求預測研究[J]. 吳燁. 現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2010(23)
[2]遼寧省物流業(yè)發(fā)展的SWOT分析及對策研究[J]. 陳倩. 海洋開發(fā)與管理. 2010(07)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的武漢城市圈物流需求預測[J]. 李赤林,胡小輝. 武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2009(05)
[4]遼寧省區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展合作研究[J]. 孫振華. 現(xiàn)代經(jīng)濟信息. 2009(18)
[5]區(qū)域物流需求預測模型研究[J]. 黃虎. 統(tǒng)計與決策. 2008(17)
[6]遼寧現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思考和建議[J]. 朱喜喜. 北方交通. 2008(05)
[7]基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測系統(tǒng)的設計[J]. 李萍,曾令可,稅安澤,金雪莉,劉艷春,王慧. 計算機應用與軟件. 2008(04)
[8]遼寧現(xiàn)代物流發(fā)展對策研究[J]. 孫永平,婁曉黎. 商場現(xiàn)代化. 2008(08)
[9]區(qū)域物流中心城市選址的綜合評價方法[J]. 劉明菲,張君. 武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2007(08)
[10]灰聚類分析及其應用研究[J]. 劉丁慧,林和平,姜春燕,曹志勝. 吉林大學學報(信息科學版). 2007(04)
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論的區(qū)域物流需求預測研究[D]. 宿夢思.武漢科技大學 2010
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域物流需求預測及實證研究[D]. 文培娜.北京物資學院 2010
[3]區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)競爭力綜合評價研究[D]. 季模模.浙江工商大學 2010
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的港口物流需求預測研究及實證分析[D]. 金橋.北京交通大學 2008
[5]物流量預測方法研究[D]. 王小忠.武漢理工大學 2005
[6]區(qū)域物流需求量預測及節(jié)點城市選取方法研究[D]. 王俊波.吉林大學 2004
本文編號:3554282
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