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《深圳大学》 2017年
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支持向量机在港口物流需求分析中的应用研究

孙红兵  
【摘要】:随着经济全球化进程不断加快,以及我国经济发展进入“新常态”,港口物流在我国的经济发展中扮演越来越重要的角色。我国港口物流目前处于快速发展时期,全国各大港口都已开始着手港口物流的系统规划与建设,其中关键的一环就是港口物流需求的分析,而对港口物流需进行分析是制定港口物流发展战略的前提和基础,是港口物流功能定位、空间布局、发展方向等全面规划的重要依据。本文通过分析港口物流发展与腹地经济之间的内在驱动,根据影响港口物流需求的因素,并且按照指标构建的实效性原则、相对独立性原则、可操作性原则、强相关性原则,建立了港口物流需求分析量化指标集,再通过灰色关联度分析方法,选出适合深圳市港口物流需求分析的具体指标集;然后,在对国内外分析方法进行研究和对比的基础上,本文结合了主成分分析和支持向量机两种算法的优点,构建了PCA-SVM模型作为本文港口物流需求规模的预测模型,并且以深圳市为例进行了实证分析;紧接着本文从港口物流需求结构、需求主体、流动规律、需求规模等四个方面对深圳港未来的物流需求进行了分析,预测结果表明深圳市2016年港口吞吐量为21328.32万吨,相比上年预计下跌1.74%左右。并且通过灵敏度分析找出了主要影响因素,并且提出了深圳港未来的发展建议。本文的研究认为,港口物流需求的变化与经济腹地的发展息息相关,在进行研究分析时,不能仅仅依靠港口物流需求的历史数据,要结合经济腹地与港口之间的联系,建立科学合理的量化指标集。在预测方法的选取上,应该根据港口物流需求的特点进行预测方法的选取,本文选用在小样本、非线性预测分析上具有良好适用性的支持向量机作为分析模型,为港口物流需求的分析与研究提供了较好的研究思路和视角。
【学位授予单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F552.7

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