基于神经网络的港口效率评价研究

论文摘要

港口不仅是运输网络中的枢纽,也是经济体系中的重要环节。随着我国对外贸易的不断扩大,各个港口之间的竞争也日趋激烈。因此,各港口必须不断地提高自身效率,即港口以最小的投入,获得最佳产出,才能在国内和国际竞争中立于不败之地。港口效率评价研究有利于港口当局制定合理的规划政策,有利于各港口判断自身与其它港口的效率水平差距、提升效率水平,有利于各港口的资源配置的优化,为港口培养核心竞争力提供依据,对港口的发展具有重大意义。国内外研究港口效率的方法较多,其研究取得了一定的成果,但仍然存在一定的缺陷。因此,本文将BP神经网络模型引入到港口效率评价中。选择08年吞吐量在前10名的港口企业作为研究对象。选取泊位长度、桥吊数量、场桥数量、堆场面积以及吃水深度为输入指标,集装箱吞吐量、集装箱吞吐量增长率为输出指标做港口效率对比研究。本论文主要分为五章,第一章绪论分析了论文的研究背景、国内外相关研究以及研究意义、目的、方法、内容；第二章简要说明国内外港口效率评价方法；第三章引入神经网络方法；在第四章完成输入指标、输出指标的选择后,利用神经网络对我国主要的集装箱码头进行效率评价,并运用主成分分析法对码头效率影响因素进行分析；最后一章为结论和展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外相关研究概述
• 1.3 本文研究的重要意义
• 1.4 研究的方法和内容
• 1.4.1 研究的方法
• 1.4.2 研究内容
• 第二章 港口效率评价研究概述
• 2.1 港口效率的概念与内涵
• 2.1.1 港口的概念
• 2.1.2 经济学中的效率
• 2.1.3 港口效率的内涵
• 2.2 港口效率的评价方法
• 2.2.1 非生产前沿分析法
• 2.2.2 生产前沿分析法
• 2.3 港口效率评价方法的选取
• 2.3.1 非参数分析法与参数分析法的比较
• 2.3.2 评价方法选取
• 第三章 神经网络模型
• 3.1 神经网络的发展及现状
• 3.2 神经网络模型
• 3.2.1 神经元
• 3.2.2 神经网络模型
• 3.3 BP神经网络
• 3.3.1 BP神经网络的定义、特点及应用
• 3.3.2 BP神经网络的结构
• 第四章 我国主要集装箱港口效率评价及分析
• 4.1 我国集装箱港口的发展现状及特点
• 4.1.1 我国集装箱港口的发展现状
• 4.1.2 我国集装箱港口的发展特点
• 4.2 样本及评价指标的选取
• 4.2.1 样本的选取
• 4.2.2 评价指标的选取
• 4.2.3 小结
• 4.3 基于神经网络的效率评价
• 4.4 评价结果分析
• 4.5 基于主成分分析法分析港口效率影响因素
• 4.5.1 主成分分析法的概述
• 4.5.2 用主成分分析法分析我国港口效率的影响因素
• 4.6 应对措施
• 第五章 结论与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢