一、2002年集装箱运输市场展望（论文文献综述）
张鹏[1]（2021）在《基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究》文中认为近年来在经济全球化、区域一体化和运输集装箱化等多重背景下,港口发展日益根植于宏观层次的经济和社会制度环境,港口区域发展环境也从传统上小尺度的港-城发展环境扩大至区域尺度内更紧密的发展环境。天津市经济增速放缓和环渤海港口群建设加速等外部环境变化情况直接导致天津港港口物流发展速度下降。本文在了解港口物流影响因素并建立港口吞吐量分析模型的基础上,使用LSTM、GRU和Bi-LSTM等深度学习算法进行建模,得到适合天津港集装箱预测的深度学习模型,通过情景变化系统对天津港未来集装箱吞吐量变化趋势进行解析,针对提升港口物流发展水平提出港口建设和腹地协同策略。具体实现以下研究:首先,针对天津港港口建设和港口腹地协同发展对港口物流相互影响的问题,通过港口吞吐量趋势分析和腹地经济特性分析,获取天津港集装箱吞吐量的影响因素,同时针对时序数列波动性和周期性特征,利用深度学习算法设计了集装箱吞吐量预测模型。通过实证对比得到Bi-LSTM算法构建的预测模型在天津港集装箱吞吐量预测中的稳健程度,实现通过使用港口建设和腹地经济数据预测得到天津港集装箱吞吐量发展趋势。其次,结合港口建设和腹地经济数值的历史发展趋势和政策规划导向,对天津港预测指标进行未来趋势的情景划分,并通过天津港集装箱吞吐量最优预测模型得到2019-2022年天津港集装箱吞吐量在不同影响因素情景变化下的预测结果,通过对情景变化下预测结果的趋势变化分析,深入剖析天津港建设和腹地经济对港口物流的影响情况,探究提升天津港港口物流水平的策略重点。最后,依据港口建设和腹地经济要素在不同情景变化下得到的天津港口集装吞吐量预测结果分析得到的天津港港口物流发展水平趋势,探寻得到天津港物流建设的重点,并针对港口腹地经济情况和港口建设条件提出天津港港口腹地协同发展和智慧港口建设策略。
张文瀛[2]（2020）在《内河集装箱多式联运系统优化及协同策略研究》文中认为随着“一带一路”、“交通强国”等国家战略的提出,“公转水”、“公转铁”和“散改集”等政策的推行,我国交通运输行业越发重视发展多式联运,强化集装箱运输的系统化应用,这一趋势为集装箱和多式联运的发展提供了良好的产业政策和市场环境,也促使内河集装箱铁水联运业务蓬勃发展。研究内河集装箱多式联运系统优化和协同策略,不仅可以推动内河综合运输业务自身的变革,推进内河多式联运组织的优化与标准的建立,还可以实现内河运输与陆路运输、内河与海运等多种运输方式的协同合作,实现集装箱在联运网络上的高效移动与系统优化。本文综合运用系统工程理论与方法、不确定规划方法、排队论、博弈论等基础理论,通过定性分析与定量计算相结合的方式,研究了内河集装箱多式联运的网络优化、货流分配、运输方案优化及组织协同四个方面的问题。（1）界定内河集装箱多式联运系统。提出了内河集装箱多式联运系统内涵,并将其表达为“内河内部干线转运”和“内河外部支线分流”两个层面的系统构成,同时将轴辐式网络与其结合,给出了内河集装箱轴辐式多式联运网络框架,基于网络的边和节点的拓扑结构抽象原则,构建了多模式分层次立体化的拓扑结构模型。（2）研究整个内河集装箱联运系统的网络优化问题。利用不确定分布方法刻画了联运网络的多维不确定性,构建了基于不确定规划的双目标优化模型,推导出了期望值目标函数和机会约束的确定性等价形式;再结合Epsilon约束方法和文化基因算法,设计了混合智能算法;然后通过长江干线联运网络实例和TR网络数据对模型和算法进行了验证,结合灵敏度分析,探讨了集装化系数和转运节点数量对最优时间和成本目标值的影响,结果表明集装化系数越小,集装化程度越高,单位运输时间所需要的运输成本越低,因此提高内河多式联运的集装化程度,有助于联运系统的降本增效。（3）研究集装箱在内河外部集疏过程中所形成的支线分流网络的货流分配问题。通过综合考虑分流枢纽、内河枢纽节点和运输通道的三重容量限制,利用minmax决策准则构建了混合整数非线性规划模型,再引入线性化技术将原模型转化为线性规划模型;并在分枝定界法的基础上采用切割平面方法,设计了分枝切割法进行求解;接着,以长江沿线集装箱集运分流网络为算例进行研究,通过灵敏度分析,探讨了不同容量限制对最优目标值和货流分配网络演化过程的影响,结果表明随着水路直运通道容量值的增加,内河在货流分配方案中承担的运输量越多,越能大幅度降低总运输费用,因此提高内河的通行能力,有助于实现集装箱多式联运供求总量均衡、联运网络货源配置最优。（4）研究集装箱在内河干线运输过程中所产生的过闸拥堵、船舶通过时间长、运输效率低等运输方案优化问题。应用M/M/c排队论,描述了船舶在内河的过闸排队过程,采用两阶段建模思想分别建立了双目标路径优化模型和运输模式选择模型;并针对路径优化模型,利用改进的分枝定界算法进行求解,针对模式选择模型,利用时间成本对比分析法,进而得到优化的联运方案;再以长江干线的三峡枢纽港作为案例,结合灵敏度分析,探讨了排队等待时间对联运方案的影响,结果表明在内河干线运输过程中,可以通过多运输模式的选择降低船舶等待时间;最后,对翻坝联运、水水过驳模式与传统水运做了相关指标对比分析,结果表明这两种模式均能够减少船舶待闸时间,因此通过提高升船机数量及载运量,加强翻坝公路、铁路通道的建设,有助于提高内河干线转运效率。（5）研究非对称信息下的内河集装箱多式联运组织协同策略问题。围绕内河集装箱多式联运经营人和各承运人之间的协同关系,构建了基于期望和熵决策准则的不确定双层规划模型;再针对信息对称和信息不对称两种情况,设计了两步优化算法,以此分别获得了最优激励合同的清晰表达式;结合算例分析,探讨了非对称信息对内河集装箱多式联运合同设计和收益分配的影响,结果表明激励系数随风险规避水平增加而降低,信息价值随风险规避水平增加而增加,多式联运经营人（MTO）获取信息的意愿也随风险规避水平增加而变得强烈。因此,在非对称信息条件下,MTO作为联运服务集成商及联运方案决策者,通过引入最优合同机制,对组织整体收益进行合理分配,是优化内河多式联运组织协同的较佳策略。论文图57幅,表38个,参考文献162篇。
张治伟[3]（2020）在《考虑分类货物时间成本的中欧班列开行方案优化研究》文中提出自2011年伊始,中欧班列已经成功运行近10年时间,其在开行数量、开行范围、返程货源、运输能力、品牌建设以及服务体系等方面都有了明显的改善和大幅提升,但伴随着快速增长,也有许多问题突显出来。针对班列开行方案存在的未对运输货物进行精细化分类管理,班列多模式与货物分类组合优化较少等问题,本文建立了分类货物时间成本计算方法和基于班列“直达+中转”复合模式的“可拆解”运输服务网络,通过将班列多模式和货物时间成本进行组合,建立中欧班列开行方案优化模型。案例分析进一步验证了论文所建模型的可行性和有效性。首先,本文总结了有关货物时间成本、集装箱运量预测和集装箱班列开行方案等方面的已有研究成果,从班列通道建设、运输货物种类、优势分析和发展趋势等方面概述了中欧班列运行现状和特点,重点从集装箱班列组织形式、开行方案的定义、内容和影响因素等方面阐述了中欧班列开行方案,进一步给出了班列开行方案优化步骤。接着,本文总结分析了中欧班列货物时间成本的基本内涵和影响因素,给出了中欧班列货物时间成本的计算方法,并针对各影响因素,给出了具体计算公式和参数。并通过曲线回归预测、灰色预测以及组合预测三种方法对选定的四条中欧班列线路集装箱运量进行预测,此预测数据作为案例分析部分的基础数据。然后,在中欧班列实际运输网络的基础上设计了基于班列“直达+中转”运输模式的“可拆解”班列运输服务网络。以中欧班列总开行成本（包含班列运行成本、集装箱作业成本和货物时间成本三部分）最小化为模型目标,通过对路网运量、路段能力、班列开行、班列线路、变量取值等方面设定约束条件,构建了考虑货物时间成本和班列多模式的中欧班列开行方案优化模型。针对模型求解方法,通过设计混合遗传算法,实现模型的智能求解,同时,选取分支定界法对所建模型进行精确求解。最后,选取中欧班列西通道中的郑州—汉堡、长沙—杜伊斯堡、重庆—杜伊斯堡以及合肥—汉堡,乌鲁木齐作为中转站,阿拉山口作为口岸站组成的“四始发站、一中转站、一口岸站、二终点站”中欧班列运输网络作为案例进行分析,实现对模型的验证。计算结果表明,与现有的中欧班列运输组织相比,本文所建模型可以有效降低班列综合成本,能够实现班列多模式和分类货物时间成本组合优化。并在扩大班列吸引范围、整合运力资源有和兼顾班列运营方和客户双方利益方面具有优势。同时,进一步讨论分析了运价优先型和时间优先型两类货物的货物货值和持有成本系数对其运输组织模式的影响,给出了中欧班列不同类货物的运输组织建议,对于中欧班列实际运营具有一定的参考意义。图27幅,表34个,参考文献72篇。
吴小凤[4]（2020）在《基于多式联运运输结构调整的内陆港多周期选址研究》文中研究指明自多式联运运输结构调整战略被提出至今,国家政府相继印发一系列多式联运发展规划,其中明确指出要建立41个陆港型物流枢纽。为进一步加快推动国内多式联运运输结构调整,政府强化顶层设计,发挥引导作用,发布一系列专项补贴政策,鼓励多方主体参与多式联运运输结构调整。内陆港作为多式联运中连接不同运输方式的枢纽节点,其发展建设水平是制约多式联运发展的关键因素,新的战略背景对内陆港建设提出新的要求。而内陆港由于发展时间较短,建设过程缺乏经验借鉴,多方利益主体从自身发展角度进行内陆港建设。由于内陆港无序化建设,部分内陆港之间业务范围存在重叠现象,导致内陆港运营效率低下,制约多式联运发展。本文基于多式联运运输结构调整,结合实际发展中存在问题,考虑多式联运运输结构调整补贴政策,及内陆港最大、最小容量限制,从静态和动态两个角度出发,分别建立内陆港单周期选址-分配模型及内陆港多周期选址-分配模型。首先,考虑当地政府响应国家号召针对运输结构调整出台的补贴政策,在模型中加入海铁联运补贴系数,并同时考虑内陆港最大最小容量限制,以系统总成本,包括建设成本、运营成本、运输成本最小为目标函数,建立内陆港单周期选址-分配模型,对内陆港的选址及货主点的路径分配进行决策。其次,基于单周期选址-分配模型,考虑不同运营周期运输需求变化、成本变化对内陆港运营状态的影响,构建内陆港多周期选址-分配模型,决策内陆港的新建、现有内陆港的关闭及货主运输路径分配。结合东北地区实例分析,利用遗传算法进行求解,验证内陆港选址-分配模型的优越性。研究结果表明:（1）对内陆港进行系统规划建设能够有效提升铁路运量,完善内陆运输网络,是多式联运运输结构调整顺利实施的重要途径。（2）多周期选址-分配模型能够根据运输需求及成本变化动态调整内陆港在不同周期的开放或者关闭运营状态,对比单周期选址-分配模型,多周期动态选址-分配模型更具灵活性,且能够在有效降低系统总成本同时,提升货物经内陆港中转的运输比例。（3）货主运输需求量、关闭成本、公路单位运输成本增加时,系统总成本增加,经内陆港中转的货物比例也会增加。当建设成本、运营成本、铁路单位运输成本增加时,系统总成本增加,经内陆港中转的货物比例减少。其中货主运输需求量、内陆港建设成本、公路单位运输成本、铁路单位运输成本对系统总成本影响幅度较大;公路单位运输成本变化对内陆港货物中转比例影响幅度最大。
林萍[5]（2020）在《中欧班列运营效率评价研究》文中指出中欧班列作为“一带一路”倡议推进过程中的新型贸易通道发展项目,通过构建国际铁路通道的形式使中国的国际贸易形式更加多样,提高了亚欧经济贸易合作往来的便捷性与频繁性。近年来,中欧班列开行规模和辐射范围都在不断提升,其优势越来越明显,与之同时,面临着前所未有的挑战。如班列开行布局不合理、线路重复、运行成本高、城市货源竞争激烈等核心问题,很大程度上影响了中欧班列的健康可持续发展。在此情况下,亟需对中欧班列运营效率进行全面、科学、有效地评价,并探究中欧班列运营中的关键问题以及剖析中欧班列运营效率的影响因素。基于中欧班列的发展背景和现状,本文从以下几个方面进行研究:（1）本文系统分析了中欧班列的运营发展现状。认真研究中欧班列运营的背景知识、发展现状和建设成果的基础上,对理论和实际情况有了一定的认知,并通过查阅相关文献、文件,主要围绕中欧班列开行、货源等方面,对中欧班列开行通道、开行运行、开行模式、货物种类、货源流向及流量进行系统分析,针对性的提出当前中欧班列存在的主要问题。（2）建立了中欧班列运营效率评价指标体系。在满足中欧班列运营效率评价指标体系的构建目的、构建原则的条件下,利用分析法、综合评价理论方法,并结合现有中欧班列的数据统计资料,构建了中欧班列运营效率评价指标体系,同时对所确定的评价指标体系进行了系统分析与解析。最终借助专家咨询法,进一步筛选评价指标,分别构建出中欧班列总体、分班列运营效率评价指标体系。（3）以改进的DEA为核心建立了中欧班列运营效率评价模型。考虑到各指标间重要性的差异,引入灰色关联法,基于中欧班列总体、分班列运营效率评价分别构建了灰色交叉DEA评价模型,灰色博弈交叉DEA评价模型。在评价中有效地探寻中欧班列运营效率低下的根本原因,并为运营效率的提升给出新的建设性意见,以此指导相关部门制定科学、合理的策略,利于各城市中欧班列结合自身特色寻找效率突破口,从而推进中欧班列实现可持续发展。
汤玉巧[6]（2020）在《基于PCA-SVR的新时代背景下天津港港口吞吐量预测研究》文中指出随着“一带一路”和京津冀一体化政策的实施,天津港作为京津冀一体化城市圈的重要贸易口岸、“一带一路”政策规划的重要战略支点,大力发展对外贸易,增强与沿线国家地区的商业往来,进一步完善了港口集疏运网络体系,扩大了港口的辐射能力,巩固了天津港作为北方国际航运核心区的固有优势。港口吞吐量是港口物流发展的重要衡量指标,对其进行合理的预测,进而掌握其变化规律对于港口布局、泊位选址、发展战略以及经营策略都具有重大意义。首先,本文对“一带一路”及京津冀一体化政策下天津港货物吞吐量的影响因素进行了分析,主要考虑了港口基础设施情况、集疏运网络体系、腹地经济发展情况、对外贸易发展水平以及时代背景等几个方面。由此建立影响因素指标变量分析天津港自身建设、腹地经济以及时代背景等对港口吞吐量的影响。其次,运用主成分分析法对选取的九个指标变量进行主成分分析,提取了累计贡献率达到99%以上的四个主成分作为影响天津港货物吞吐量的关键因素,并将其作为模型的输入数据。再次,为提高预测精度,本文采用非线性建模能力较强的支持向量回归对天津港吞吐量进行预测,并通过实证分析将PCA-SVR组合预测模型与线性回归模型、随机森林模型进行对比,结果表明PCA-SCR组合预测模型的预测精度较高,效果较好,为港口货物吞吐量预测提供了新的研究思路和方法。最后,应用构建好的PCA-SVR组合预测模型对2019-2025年天津港吞吐量进行了预测,并根据预测结果对天津港吞吐量增速及其影响因素进行了分析。结果表明,未来几年内天津港吞吐量增速呈现下降趋势,在诸多影响因素中,对外贸易商品进出口总值、第三产业增加值及河北省港口吞吐量占京津冀港口总吞吐量的百分比这三个指标变量对天津港吞吐量有着较大影响。
张静雯[7]（2019）在《中国与东盟国家国际集装箱主要港口竞争力的比较研究》文中提出港口作为促进国际贸易发展的主要载体,是海洋交通运输的重点建设领域,且集装箱吞吐量是体现一个港口竞争实力的一项重要指标。近年来中国与东盟国家国际港口集装箱吞吐量均呈增长趋势。2017年中国和东盟国家的集装箱港口吞吐量分别为2.14亿标箱和1.05亿标箱,分别占世界集装箱吞吐量的28.4%和13.9%。并且,世界集装箱吞吐量排名前20的港口有上海港、新加坡港、深圳港、香港港、广州港、马来西亚的巴生港、厦门港、马来西亚的丹戎帕拉帕斯港、泰国的林查班港。中国及东南亚国家集装箱吞吐量己在世界排名中占据一定地位,但港口整体建设情况依然有很多缺陷,在国际航运中心的地位还有待提升。文章依据2018年劳氏船级社发布的全球100大集装箱港口排名情况,选取上海港、深圳港、香港、广州港、厦门港、新加坡港、巴生港、丹戎帕拉帕斯港、林查班港、胡志明港、丹戎不碌港、马尼拉港、丹戎佩拉港为研究对象,运用灰色预测模型对港口集装箱吞吐量进行预测。预测结果表明,该模型的预测精度等级较高,得到了合理的预测值。此外,本文还选取中国与东盟国家为研究对象,从地理位置及自然条件、基本设备现状、港口管理状况、腹地区域经济、信息技术水平以及港口软环境六个方面分析了集装箱港口竞争力影响因素。最终选取资源环境基础、港口经济条件、作业效率、现代化管理水平四个方面,建立了4个一级指标和21个二级指标的评判指标体系,对中国与东盟国家港口竞争力进行实证研究。模型以主成分分析法确定指标权重,以TOPSIS评判法作为本文的评价方法,从评价结果分析各国集装箱港口竞争力的水平。最后根据上述评价结果的分析,吸取优势港口的经验及分析中国港口存在的问题,特别是提出提升南部港口国际集装箱港口竞争力的建议。
杜中原[8]（2019）在《秦皇岛港集装箱运输业务发展策略研究》文中指出近几年国家经济政策不断升级落实,京津冀一体化、“疏解非首都功能”、建设河北雄安新区等一系列国家战略的提出,为秦皇岛港的集装箱运输业务发展提供了良好的发展机遇,但是秦皇岛市经济体量小,外贸型经济不足,近几年来集装箱进出口业务发展一直萎靡不振。在新机遇、新背景下,秦皇岛港集装箱运输业务应该制定怎样的发展策略来突破“瓶颈”,便是本文研究的目标。本文通过对相关文献的综述,结合秦皇岛港集装箱运输业务发展现状,梳理出影响集装箱运输业务发展的主要因素,并从经济管理的角度对公司的整体情况进行了分析。进而利用指数平滑法测算秦皇岛港未来集装箱吞吐量,分析其发展趋势;同时,用SWOT分析法推演出适合秦皇岛港集装箱运输业务发展的主要方向,进而提出适合秦皇岛港集装箱运输业务发展的策略,并提出相应的保障措施。本文提出的秦皇岛港集装箱运输业务发展策略主要以集中化和差异化发展策略为导向。针对这两方面提出了六个具体发展策略:细分市场,提供个性化服务;依托精细化服务,制造品牌效应;统筹适度,发掘增值业务新模式;持续加强市场营销力度;审时度势,紧抓政府和地方的政策利好;优势互补,努力促成港口间的合作机制;货主至上,持续强化客户服务策略,提升客户满意度。因此秦皇岛港应当积极调整集装箱运输策略,凭借提供差异化的服务、谋求港口间合作、探求新的业务增长极的方式提升集装箱运输业务的竞争力,以实现秦皇岛新港湾集装箱码头公司的可持续发展。综上,秦皇岛港集装箱运输业务在未来的几年里,所处的经济环境优良。公司在制定新的发展战略的同时,要结合自身特点,控制好企业的弱点。通过调整运营体制机制,优化人员组织结构,做好人力资源的储备工作,为业务发展、为企业发展构建一支执行力强、业务技能过硬、敢担当能打胜战的队伍。同时做好财务制度保障工作,为运行策略的转型、试错做好准备。在当前的利好政策下,秦皇岛港新港湾集装箱码头公司应把握好机会积极探索业务发展新策略,为秦皇岛港集装箱运输业务拓展新的增长极和利益点。
邢玉伟[9]（2019）在《远洋集装箱班轮运输船舶航速与航线配船优化》文中认为海运是国际贸易最主要的运输方式,集装箱运输则是国际工业品贸易的主体。尤其是对于世界主要贸易区域（如东亚,北美和欧洲）而言,远洋集装箱班轮运输更是有着无可替代的重要作用。在远洋集装箱班轮运输中,航线配船是班轮公司所面临的一项重要决策问题,它既是航线网络设计、船队规模和结构决策等战略层决策的具体落实,又是集装箱配积载、舱位分配等操作层决策的基础;与此同时,航线配船与船舶航速具有密切的关系,不同的船舶航速决定了不同的配船数量。由于远洋集装箱班轮运输具有货运量大、货物价值高、航程距离远、船舶配置数量多、船型巨大等特征,远洋航线船舶航速与航线配船决策不仅直接关系到班轮公司的经济效益,也影响到客户的利益和满意度。因此,远洋集装箱班轮运输船舶航速与航线配船优化研究已成为班轮公司亟待解决的一个重要问题。在系统归纳和分析航线配船问题、航速问题以及船舶航速与航线配船联合优化问题的研究成果后,发现随着当前市场环境的变化,许多研究模型和方法难以满足现实的背景要求。特别是针对当今集装箱班轮运输市场需求剧烈变动、船舶燃油价格居高不下、海运节能减排形势严峻、客户运输服务要求提高等现实情形,已有的相关研究还比较匮乏。为此,本文以远洋集装箱班轮运输作为研究对象,以船舶航速与航线配船作为主要研究内容,针对目前集装箱班轮运输中存在的几类现实情形,进行了以下几个方面的研究工作:首先,针对一些远洋航线存在沿海贸易权限制问题,结合远洋航线集装箱货物OD流的特征,分析了各航段船舶集装箱货物装载量与相关港口对间集装箱货物OD流量的关系,确定了分航段船舶运力约束,构建了考虑沿海贸易权限制下的船舶航速与航线配船非线性规划模型,并设计了结合枚举的逐步逼近算法。其次,针对一些远洋航线存在船舶碳排放量限制或碳排放区域控制问题,结合碳税和碳排放限额政策,将船舶碳排放量转换成碳成本加到目标函数中,并将船舶碳排放量作为一项硬约束引入到约束条件中,建立了考虑船舶碳排放因素的船舶航速与航线配船非线性规划模型,并针对模型设计了模型预处理的离散化算法。接下来,针对一些远洋航线上集装箱货物价值较高且客户对货物时间价值较为敏感的问题,通过分析在往返两个长航段上船舶航速变化对货物运输时间的影响,建立了随航速变化的集装箱班轮运输差异化定价函数,以班轮公司周总利润最大化为目标,分别构建了单航线与多航线下考虑货物时间价值的船舶航速与航线配船非线性规划模型,并且设计了与模型相对应的离散化求解算法。最后,针对一些远洋航线上存在着加油港油价差异较大的问题,基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立了考虑燃油补给策略的船舶航速与航线配船混合整数非线性规划模型,并且针对模型设计了分段线性逼近算法。研究结果表明:在有沿海贸易权限制的远洋集装箱班轮运输航线上,优化船舶航速、配置合理类型和数量的船舶,可以明显地降低班轮运输成本;在燃油价格剧烈波动的条件下,依据燃油价格的变化情况,适时采取“加船减速”或“减船加速”策略,可以有效地提高班轮公司的经济效益。在一些存在船舶碳排放量限制或碳排放区域控制问题的航线上,碳税的增加和碳排放量限额的减少将会导致船舶速度的急剧下降和配船数量的增加;同时,它将导致总营运成本的显着增长和碳排放量的急剧下降。在那些集装箱货物的价值较高且货主对运输时间的要求也比较高的航线上,考虑货物时间价值的船舶航速与航线配船优化,不仅可以降低客户集装箱货物的时间成本,而且也能够明显地增加班轮公司的总收益。除此之外,对于那些加油港燃油价格差异较大的航线,船舶采取分航段优化航速比采取统一的航速更加经济合理;在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速;采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,都能有效地降低班轮公司总成本。本文的研究成果对于推动远洋集装箱班轮运输船舶航速与航线配船优化理论和方法具有非常重要的现实意义,同时对于提高班轮公司和客户的收益具有重要的实践指导意义。
NGUYEN THI YEN[10]（2019）在《东盟物流网络空间布局方法及优化研究》文中研究表明随着东盟区域一体化形成,《东盟互联互通总体规划》的加快推进,东盟区域国际贸易不断加强,东盟逐渐成为货物交换增长最快的区域。完善东盟物流网络基础设施建设,科学合理布局东盟物流网络,对提升东盟物流网络的效率、降低物流成本,提高整个东盟物流服务水平具有重要的理论和实践意义。研究在深入分析东盟区域物流网络特征,划分东盟区域物流网络的层级结构的基础上,从东盟区域供需的角度出发,构建东盟区域内和周边国家物流通道,建立东盟区域物流网路枢纽节点选址、路径分配优化模型。通过东盟集装箱港口时间和空间布局,揭示了集装箱港口集聚、扩散特征以及集装箱港口的演化规律。论文主要从以下四个方面开展研究。首先,分析东盟区域经济发展水平、基础设施现状、物流能力与服务水平等,采用主成分-聚类分析的综合分析方法对东盟物流网络进行层级划分研究。结果表明东盟物流网络主要包括三类区域,第一类区域为新加坡,是东盟物流网络中心;第二类区域为马来西亚、泰国和印尼;第三类区域为越南、菲律宾、柬埔寨、缅甸、老挝。不同区域国家的物流发展水平和物流网路特征各不相同。因此,东盟区域物流网络划分为物流需求预测、物流网络布局及优化奠定基础。其次,研究东盟区域物流需求预测及通道流量分配问题,通过构建具有针对性的预测模型,预测了东盟三类区域在未来十年内的物流发展趋势。将东盟区域划分为21个区域,并考虑东盟区域目前的主要贸易伙伴包括中国、日本、韩国和美国,通过25个区域之间的进出口量,预测了各区之间的物流发生量、吸引量与分布量,得出东盟区域物流网络通道流量分配,结合东盟物流网络通道现状及存在问题,提出相应策略。再次,研究东盟物流网络节点选址模型与算法。对东盟21个物流节点进行层级划分,选择备选枢纽节点和非枢纽节点。在此基础上,构建东盟区域物流网络枢纽节点选址模型和路径分配模型,并通过不同求解算法进行比较分析设计了改进的遗传算法求解。对东盟网络优化前和优化后以及敏感性分析,得出东盟区域物流网络布局方案的可行性和有效性;考虑东盟未来网络规模,通过2020年和2025年的物流量,验证了模型的有效性和可行性,并分析了未来东盟区域物流网络布局结构及功能。最后,研究东盟区域物流网络港口时间和空间布局及优化问题。基于以上分析,东盟区域货物运输主要以海上运输为主,目前集装箱港口发展较快,为了刻画东盟集装箱港口体系演化过程,集装箱港口体系集散度的变迁和港口之间竞争关系,采用基尼系数法、偏移—份额法进行分析。可将东盟集装箱港口体系演化分为三个阶段:阶段I（1994-1998年）、阶段II（1999-2003年）和阶段III（2004-2015年）,主要决定因素包括各国经济发展、国际贸易形成和发展、各国航线变化、新加坡港口及中国港口崛起的影响。未来东盟集装箱港口的演化过程仍将沿着集中和分散相互交替的规律发展。东盟国家港口群间的竞争强度大于港口群内的竞争强度,各国港口竞争激烈。研究充分考虑东盟区域各国之间的经济、贸易与物流的差距和物流网络特征,通过划分东盟区域物流网络层级,从东盟物流网络供需视角构建东盟区域内与周边国家的物流通道,优化了枢纽节点选址、通道分配以及东盟集装箱港口时间和空间布局。本文具有重要的理论与实践意义。在理论意义,能够丰富跨国物流网络布局方法、网络优化等方面的研究,指导东盟各国物流网络的规划建设;在实践意义,将改善目前东盟物流节点布局存在的问题,优化物流通道与网络,推动东盟区域内及周边国家的经济、贸易和物流发展,缩小各国差距。
二、2002年集装箱运输市场展望（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2002年集装箱运输市场展望（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的与方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 主要创新点 |
| 1.3 技术路线和研究内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 港口物流相关研究文献 |
| 2.1.1 港口物流影响因素研究 |
| 2.1.2 港口物流竞争力研究 |
| 2.1.3 港口物流与腹地关系研究 |
| 2.2 港口吞吐量预测相关研究文献 |
| 2.2.1 基于数理统计的港口物流预测研究 |
| 2.2.2 基于机器学习的港口物流预测研究 |
| 2.2.3 基于深度学习的港口物流预测研究 |
| 2.3 文献评述 |
| 第三章 天津港口物流与腹地经济发展现状分析 |
| 3.1 天津港口物流现状分析 |
| 3.1.1 天津港概述 |
| 3.1.2 天津港口物流发展现状 |
| 3.1.3 天津港港口吞吐量时序分析 |
| 3.2 天津港腹地发展现状分析 |
| 3.2.1 港口腹地概述 |
| 3.2.2 天津港港口腹地划定 |
| 3.2.3 天津港腹地经济发展现状分析 |
| 3.3 天津港集装箱吞吐量主要影响因素分析 |
| 3.3.1 天津港集装箱吞吐量影响因素筛选 |
| 3.3.2 港口发展水平对集装箱吞吐量的影响 |
| 3.3.3 腹地经济水平对集装箱吞吐量的影响 |
| 第四章 天津港集装箱吞吐量预测 |
| 4.1 实验设计 |
| 4.1.1 预测思路 |
| 4.1.2 实验方法 |
| 4.1.3 实验数据 |
| 4.2 天津港集装箱吞吐量预测模型构建 |
| 4.2.1 实验数据预处理 |
| 4.2.2 预测模型架构 |
| 4.2.3 模型参数与功能指标 |
| 4.2.4 深度学习预测模型构建 |
| 4.3 天津港集装箱吞吐量预测结果分析 |
| 4.3.1 天津港集装箱预测结果分析 |
| 4.3.2 预测模型性能评估 |
| 4.3.3 预测模型灵敏度分析 |
| 第五章 天津港港口物流与腹地经济协同发展策略研究 |
| 5.1 不同情境下的天津港集装箱吞吐量预测 |
| 5.1.1 情景分类 |
| 5.1.2 预测结果及分析 |
| 5.1.3 天津港港口物流发展问题分析 |
| 5.2 天津港港口建设策略 |
| 5.2.1 加速智慧港口建设 |
| 5.2.2 拓展港航业产业链 |
| 5.3 天津港港口与腹地协同发展策略 |
| 5.3.1 构建贯通腹地的运输网络 |
| 5.3.2 打造海铁多式联运航运枢纽 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（2）内河集装箱多式联运系统优化及协同策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.2 论文研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 内河干线集装箱联运和货品研究 |
| 1.3.2 内河集装箱多式联运网络及运输方案优化研究 |
| 1.3.3 内河集装箱多式联运货流分配研究 |
| 1.3.4 内河集装箱多式联运组织协同研究 |
| 1.3.5 研究现状综述分析 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 内容结构 |
| 1.4.3 论文创新点 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 内河集装箱多式联运系统分析 |
| 2.1 内河集装箱多式联运系统概述 |
| 2.1.1 内河集装箱多式联运系统内涵 |
| 2.1.2 内河集装箱多式联运系统构成要素 |
| 2.2 内河集装箱多式联运网络研究 |
| 2.2.1 内河集装箱多式联运多模式网络结构 |
| 2.2.2 网络拓扑结构抽象原则 |
| 2.2.3 多模式分层立体拓扑结构模型构建 |
| 2.2.4 内河集装箱多式联运网络特点分析 |
| 2.3 内河多式联运系统优化问题分析 |
| 2.3.1 内河多式联运网络优化问题研究 |
| 2.3.2 内河多式联运货流分配问题研究 |
| 2.3.3 内河多式联运组织模式问题研究 |
| 2.3.4 内河多式联运组织协同问题研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 不确定环境下内河集装箱多式联运网络优化研究 |
| 3.1 内河集装箱轴辐式多式联运网络描述 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 不确定性理论 |
| 3.3.2 双目标优化模型构建 |
| 3.3.3 等价模型推导 |
| 3.4 算法求解 |
| 3.4.1 Epsilon约束方法 |
| 3.4.2 文化基因算法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 长江干线联运实例分析 |
| 3.5.2 大规模网络实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 考虑容量限制的内河集装箱多式联运货流分配优化研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 基本假设及参数定义 |
| 4.2.2 混合整数非线性规划模型构建 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 分枝切割法概述 |
| 4.3.2 基于分枝切割法的求解策略 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据 |
| 4.4.2 算例求解 |
| 4.4.3 灵敏度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模式选择的内河集装箱多式联运方案优化研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.1.1 基于运输模式选择的内河联运路径优化问题 |
| 5.1.2 影响因素分析 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 基本假设与参数定义 |
| 5.2.2 两阶段模型构建 |
| 5.2.3 模型转换 |
| 5.3 算法设计 |
| 5.3.1 分枝定界法概述 |
| 5.3.2 基于分枝定界法的求解策略 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 长江三峡算例背景分析 |
| 5.4.2 算例数据 |
| 5.4.3 算例求解 |
| 5.4.4 灵敏度分析 |
| 5.4.5 对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 非对称信息下的内河集装箱多式联运协同策略研究 |
| 6.1 问题背景 |
| 6.1.1 内河多式联运组织协同发展阶段分析 |
| 6.1.2 战略联盟协同阶段组织主体关系分析 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 模型构建 |
| 6.3.1 假设及参数定义 |
| 6.3.2 不确定双层规划模型构建 |
| 6.3.3 两种信息情况下的模型转化 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 信息对称情况下的求解 |
| 6.4.2 信息非对称情况下的求解 |
| 6.4.3 信息非对称对联运组织协同策略的影响 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 算例分析 |
| 6.5.2 算例求解 |
| 6.5.3 灵敏度分析 |
| 6.5.4 多式联运协同管理启示 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）考虑分类货物时间成本的中欧班列开行方案优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 货物时间成本研究现状 |
| 1.2.2 集装箱运量预测研究现状 |
| 1.2.3 集装箱班列开行方案研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路线 |
| 2 中欧班列及其开行方案概述 |
| 2.1 中欧班列运行现状及问题 |
| 2.1.1 中欧班列通道和口岸现状 |
| 2.1.2 中欧班列货物种类 |
| 2.1.3 中欧班列优势分析 |
| 2.1.4 中欧班列现存问题与发展趋势 |
| 2.2 中欧班列开行方案内涵 |
| 2.2.1 集装箱班列的组织形式 |
| 2.2.2 中欧班列开行方案的定义 |
| 2.2.3 中欧班列开行方案的内容 |
| 2.2.4 中欧班列开行方案的影响因素 |
| 2.2.5 中欧班列开行方案优化与分析步骤 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 中欧班列货物时间成本分析 |
| 3.1 货物时间成本 |
| 3.1.1 “理性经济人”假设 |
| 3.1.2 货物时间成本概念 |
| 3.1.3 货物时间成本影响因素 |
| 3.2 中欧班列货物时间成本计算 |
| 3.2.1 时间成本计算方法 |
| 3.2.2 中欧班列货物分类 |
| 3.2.3 班列货物时间成本计算 |
| 3.3 本章总结 |
| 4 中欧班列集装箱运量预测 |
| 4.1 中欧班列运量的影响因素分析 |
| 4.2 曲线回归预测 |
| 4.2.1 方法概述 |
| 4.2.2 预测思路 |
| 4.2.3 实例预测 |
| 4.3 灰色预测 |
| 4.3.1 方法概述 |
| 4.3.2 预测思路 |
| 4.3.3 实例预测 |
| 4.4 组合预测 |
| 4.4.1 预测方法 |
| 4.4.2 预测实例 |
| 4.5 分货物类别预测 |
| 4.6 本章总结 |
| 5 中欧班列开行方案优化模型 |
| 5.1 中欧班列运输服务网络设计 |
| 5.2 优化模型假设 |
| 5.3 优化模型建立 |
| 5.3.1 参变量说明 |
| 5.3.2 目标函数 |
| 5.3.3 约束条件 |
| 5.4 优化模型求解 |
| 5.4.1 混合遗传算法 |
| 5.4.2 分支定界法 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 案例分析 |
| 6.1 案例描述 |
| 6.2 案例数据 |
| 6.3 案例求解 |
| 6.3.1 求解结果及分析 |
| 6.3.2 灵敏度分析 |
| 6.4 本章总结 |
| 7 总结 |
| 7.1 主要工作 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 混合遗传算法代码 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于多式联运运输结构调整的内陆港多周期选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 运输结构调整相关研究 |
| 1.2.2 内陆港发展相关研究 |
| 1.2.3 内陆港选址问题相关研究 |
| 1.2.4 动态选址问题相关研究 |
| 1.2.5 研究特点分析 |
| 1.3 研究内容及技术路线图 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 2 相关理论概述与发展现状 |
| 2.1 运输结构调整相关概述 |
| 2.1.1 运输结构定义及特点 |
| 2.1.2 运输结构调整内涵及途径 |
| 2.1.3 多式联运发展概况 |
| 2.2 内陆港相关概述 |
| 2.2.1 内陆港的定义 |
| 2.2.2 内陆港的分类 |
| 2.2.3 内陆港的功能 |
| 2.2.4 内陆港的作用 |
| 2.3 内陆港发展现状 |
| 2.3.1 国外内陆港发展现状 |
| 2.3.2 国内内陆港发展现状 |
| 2.4 内陆港选址影响因素分析 |
| 2.4.1 政策环境 |
| 2.4.2 经济因素 |
| 2.4.3 自然环境因素 |
| 2.5 相关模型与方法 |
| 2.5.1 选址-分配模型 |
| 2.5.2 遗传算法概述 |
| 3 内陆港选址-分配模型建立及求解 |
| 3.1 内陆港单周期选址-分配模型 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型假设及符号说明 |
| 3.1.3 模型建立 |
| 3.2 内陆港多周期选址-分配模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 模型假设及符号说明 |
| 3.2.3 模型建立 |
| 3.3 求解算法 |
| 4 实例分析 |
| 4.1 实例描述 |
| 4.2 数据收集 |
| 4.3 实例求解 |
| 4.3.1 单周期内陆港选址-分配结果 |
| 4.3.2 多周期内陆港选址-分配结果 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 单周期与多周期选址-分配结果对比分析 |
| 4.4.2 多周期选址-分配模型灵敏度分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 货主点到内陆港备选点及港口的距离 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）中欧班列运营效率评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与研究方案 |
| 第2章 评价相关理论基础 |
| 2.1 评价方法概述与选择 |
| 2.2 灰色关联法 |
| 2.3 交叉效率DEA评价方法 |
| 2.4 博弈交叉效率DEA评价方法 |
| 第3章 中欧班列运营现状分析 |
| 3.1 中欧班列开行现状 |
| 3.2 中欧班列货源现状 |
| 3.3 中欧班列运营中存在的问题 |
| 第4章 中欧班列运营效率评价指标体系构建 |
| 4.1 中欧班列运营效率评价指标体系构建目的 |
| 4.2 中欧班列运营效率评价指标体系构建原则 |
| 4.3 中欧班列运营效率评价指标体系构建 |
| 第5章 中欧班列运营效率评价分析 |
| 5.1 中欧班列总体运营效率评价 |
| 5.2 中欧班列分班列运营效率评价 |
| 第6章 中欧班列运营改革发展建议 |
| 6.1 增加境外通行城市数,稳步推进境外枢纽布局 |
| 6.2 提高出入境口岸通行能力,加强基础设施设备建设 |
| 6.3 提升市场化竞争能力,提高腹地经济支撑力 |
| 6.4 构建共商共建共享机制,实现集约高效发展 |
| 6.5 嵌入城市产业链,推动产业转型升级 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在学期间发表论文及参加课题一览表 |
（6）基于PCA-SVR的新时代背景下天津港港口吞吐量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 技术路线及研究方法 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 国内外研究综述 |
| 2.1 静态港口吞吐量的国内外研究 |
| 2.1.1 定性预测研究 |
| 2.1.2 定量预测研究 |
| 2.2 动态港口吞吐量的国内外研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 天津港货物吞吐量影响因素分析 |
| 3.1 宏观影响因素分析 |
| 3.1.1 腹地经济发展水平 |
| 3.1.2 集疏运体系情况 |
| 3.1.3 对外贸易发展水平 |
| 3.1.4 新时代政策环境影响分析 |
| 3.2 .微观影响因素分析 |
| 3.2.1 港口硬件设施 |
| 3.2.2 港口通过能力 |
| 3.2.3 临近港口的影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 天津港货物吞吐量的组合预测模型构建 |
| 4.1 主成分分析(PCA) |
| 4.1.1 基本思想 |
| 4.1.2 分析步骤 |
| 4.2 支持向量回归(SVR) |
| 4.2.1 支持向量机(SVM) |
| 4.2.2 支持向量回归(SVR) |
| 4.3 PCA-SVR组合预测模型构建 |
| 4.4 组合预测模型下的天津港货物吞吐量预测 |
| 4.4.1 天津港货物吞吐量相关数据的提取 |
| 4.4.2 数据标准化 |
| 4.4.3 主成分分析降维 |
| 4.4.4 支持向量回归模型构建 |
| 4.4.5 天津港货物吞吐量预测模型比较分析 |
| 4.4.6 天津港货物吞吐量需求预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 新时代背景下天津港发展对策分析 |
| 5.1 天津港概况 |
| 5.1.1 天津港港区建设 |
| 5.1.2 天津港物流规模能力 |
| 5.2 天津港货物吞吐量预测分析 |
| 5.2.1 天津港货物吞吐量增速变化趋势分析 |
| 5.2.2 天津港吞吐量承担京津冀港口总吞吐量的变化趋势分析 |
| 5.2.3 相关结论 |
| 5.3 新时代背景下天津港发展对策分析 |
| 5.3.1 增强港口基础设施建设,完善集疏运网络体系 |
| 5.3.2 加快港口资源整合,完善协同联动机制 |
| 5.3.3 提高信息化水平,加快智慧化港口建设 |
| 5.3.4 加快港口转型升级,推进绿色港口建设 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）中国与东盟国家国际集装箱主要港口竞争力的比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 港口竞争力评价指标体系研究 |
| 1.2.2 综合评价模型分析研究 |
| 1.2.3 港口吞吐量预测研究 |
| 1.2.4 港口竞争力的影响因素与对策研究 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究内容、路线及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究线路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究的创新与不足之处 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 1.5 小结 |
| 2 中国与东盟国家集装箱港口现状与预测分析 |
| 2.1 中国与东盟国家集装箱港口现状分析 |
| 2.1.1 港口基础设施现状 |
| 2.1.2 集装箱吞吐量现状 |
| 2.1.3 港口经济环境现状 |
| 2.2 集装箱港口预测 |
| 2.2.1 灰色预测模型原理 |
| 2.2.2 数据来源 |
| 2.3 港口集装箱吞吐量预测结果评价 |
| 2.3.1 预测结果 |
| 2.3.2 预测结果分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 中国与东盟国际集装箱港口竞争力评价指标体系设计 |
| 3.1 集装箱港口竞争力的影响因素分析 |
| 3.1.1 地理位置及自然条件 |
| 3.1.2 基本设备现状 |
| 3.1.3 港口管理状况 |
| 3.1.4 腹地区域经济 |
| 3.1.5 信息技术水平 |
| 3.1.6 港口软环境 |
| 3.2 模型原理及求解过程 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 主成分分析确定权重 |
| 3.2.3 评价方法——TOPSIS |
| 3.2.4 目标属性值的规范化 |
| 3.2.5 最优对象与最差对象的确定 |
| 3.2.6 计算各方案到最优对象与最差对象的距离 |
| 3.2.7 综合评价 |
| 3.3 小结 |
| 4 集装箱港口竞争力评价指标体系的建立 |
| 4.1 评价对象的选择 |
| 4.2 各因素指标的选取 |
| 4.2.1 资源环境基础X_1的指标选择 |
| 4.2.2 港口经济条件X_2的指标选择 |
| 4.2.3 作业效率X_3的指标选择 |
| 4.2.4 现代化管理水平X_4的指标选择 |
| 4.3 数据说明、搜集及处理 |
| 4.4 模型求解 |
| 4.4.1 评价指标的标准化与权重的计算 |
| 4.4.2 集装箱港口竞争力评估 |
| 4.5 竞争力结果分析 |
| 4.5.1 资源环境基础X_1指标结果 |
| 4.5.2 港口经济水平X_2指标结果 |
| 4.5.3 作业效率X_3指标结果 |
| 4.5.4 现代化管理水平X_4指标结果 |
| 4.5.5 港口竞争力X排名结果 |
| 4.6 小结 |
| 5 中国国际集装箱港口发展存在的问题 |
| 5.1 中国港口整体存在的问题 |
| 5.1.1 基础设施仍需加强 |
| 5.1.2 通关便利化程度低 |
| 5.1.3 信息化服务水平不高 |
| 5.1.4 建设资金不足 |
| 5.2 五个集装箱港口存在的主要问题 |
| 5.2.1 上海港存在的问题 |
| 5.2.2 深圳港存在的问题 |
| 5.2.3 香港港口存在的问题 |
| 5.2.4 广州港存在的问题 |
| 5.2.5 厦门港存在的问题 |
| 5.3 小结 |
| 6 提高港口竞争力的对策研究 |
| 6.1 提高中国港口竞争力的建议 |
| 6.1.1 加快基础设施建设 |
| 6.1.2 提高口岸通关效率 |
| 6.1.3 加快信息化建设 |
| 6.1.4 完善金融服务行业 |
| 6.1.5 发展港口多式联运 |
| 6.1.6 加强国际化发展战略 |
| 6.2 提高五港竞争力的建议 |
| 6.2.1 上海港 |
| 6.2.2 深圳港 |
| 6.2.3 香港港 |
| 6.2.4 广州港 |
| 6.2.5 厦门港 |
| 6.3 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（8）秦皇岛港集装箱运输业务发展策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 现有研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 现有研究的评述 |
| 1.3 研究主要内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 集装箱运输业务相关概念及策略研究理论基础 |
| 2.1 集装箱运输的内涵与特点 |
| 2.1.1 集装箱运输相关概念 |
| 2.1.2 集装箱运输内涵 |
| 2.1.3 集装箱运输特点 |
| 2.2 集装箱运输业务的构成与流程 |
| 2.2.1 集装箱运输业务的构成 |
| 2.2.2 集装箱运输业务流程 |
| 2.3 策略研究理论基础 |
| 2.4 影响集装箱运输业务发展的因素分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 秦皇岛港集装箱运输业务内外部环境分析 |
| 3.1 秦皇岛港新港湾公司基本情况 |
| 3.1.1 港口自然条件 |
| 3.1.2 基础设备设施状况 |
| 3.1.3 集疏运条件 |
| 3.1.4 运营管理情况 |
| 3.1.5 集装箱运输业务构成 |
| 3.2 秦皇岛港集装箱运输业务外部环境分析 |
| 3.2.1 经济环境 |
| 3.2.2 航运市场环境 |
| 3.2.3 政策环境 |
| 3.2.4 竞争环境 |
| 3.3 秦皇岛港集装箱运输业务SWOT分析 |
| 3.3.1 优势 |
| 3.3.2 劣势 |
| 3.3.3 机会 |
| 3.3.4 威胁 |
| 3.3.5 秦皇岛港集装箱运输业务发展方向 |
| 4 秦皇岛港集装箱吞吐量预测及前景分析 |
| 4.1 预测模型构建 |
| 4.1.1 预测方法选择 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.2 数据收集与处理 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.3 预测结果及趋势分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 秦皇岛港集装箱运输业务策略分析 |
| 5.1 一般竞争战略 |
| 5.2 策略方向的选择 |
| 5.3 集装箱运输业务发展策略 |
| 5.3.1 4P营销策略 |
| 5.3.2 客户关系策略 |
| 5.3.3 其他发展策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 秦皇岛港集装箱运输业务发展的保障措施 |
| 6.1 人力资源保障 |
| 6.1.1 改善人力资源结构 |
| 6.1.2 明确HR职能定位 |
| 6.1.3 健全人才储备机制 |
| 6.2 资金保障 |
| 6.2.1 拓展融资渠道 |
| 6.2.2 提高资金使用率 |
| 6.2.3 强化资金监管力度 |
| 6.2.4 切实利用好相关补贴政策 |
| 6.3 企业制度保障 |
| 6.3.1 建立契约化制度体系 |
| 6.3.2 建立员工业绩档案系统 |
| 6.3.3 严格推行岗位责任制 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）远洋集装箱班轮运输船舶航速与航线配船优化（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外相关研究现状及进展 |
| 1.2.1 航线配船问题研究 |
| 1.2.2 航速问题研究 |
| 1.2.3 船舶航速与航线配船联合优化问题研究 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究思路及主要内容 |
| 1.4 研究目的和研究意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 集装箱班轮运输相关概念 |
| 2.1.1 集装箱班轮运输概念及其决策层次 |
| 2.1.2 集装箱班轮运输的特点 |
| 2.1.3 集装箱班轮航线的概念及分类 |
| 2.2 航线配船相关理论概述 |
| 2.2.1 航线配船的概念及类型 |
| 2.2.2 航线配船的基本原则 |
| 2.2.3 航线配船的常用方法 |
| 2.2.4 航线配船的影响因素 |
| 2.3 航速设计相关理论 |
| 2.3.1 航速的概念及其分类 |
| 2.3.2 船舶航速变化所产生的影响 |
| 2.4 船舶航速与航线配船优化情形分析 |
| 3 考虑沿海贸易权限制的船舶航速与航线配船优化 |
| 3.1 问题描述及基本假设 |
| 3.2 参数设定及相关变量关系 |
| 3.2.1 航段集装箱货物运载量与港口对间集装箱货物OD流量的关系 |
| 3.2.2 船舶航速与往返时间及配船数的关系 |
| 3.2.3 船舶航速与船舶燃油消耗的关系 |
| 3.2.4 船队成本构成 |
| 3.3 模型构建及算法设计 |
| 3.3.1 模型构建 |
| 3.3.2 结合枚举的逐步逼近算法设计 |
| 3.4 算例分析及敏感性分析 |
| 3.4.1 算例分析 |
| 3.4.2 燃油价格的敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑碳排放政策的船舶航速与航线配船优化 |
| 4.1 问题描述与假设 |
| 4.2 参数设定及相关变量关系 |
| 4.2.1 船舶航速与燃油消耗量的关系 |
| 4.2.2 船舶航速与配船数量的关系 |
| 4.2.3 航段集装箱货物运载量与集装箱OD流量的关系 |
| 4.2.4 周总营运成本的构成 |
| 4.3 考虑碳排放政策的模型构建 |
| 4.4 模型预处理的离散化算法设计 |
| 4.5 算例分析及敏感性分析 |
| 4.5.1 参数设置及算例结果分析 |
| 4.5.2 不同碳排放政策下的敏感性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑货物时间价值的单航线船舶航速与航线配船优化 |
| 5.1 问题描述及船舶航速相关影响分析 |
| 5.2 单航线船舶航速与航线配船优化模型构建 |
| 5.3 变量等距划分的离散化算法设计 |
| 5.4 算例分析及敏感性分析 |
| 5.4.1 参数设置 |
| 5.4.2 算例结果分析 |
| 5.4.3 敏感性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 考虑货物时间价值的多航线船舶航速与航线配船优化 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 多航线船舶航速与航线配船优化模型构建 |
| 6.2.1 参数与变量定义 |
| 6.2.2 船舶航速与航线配船优化模型 |
| 6.3 枚举降维的离散化算法设计 |
| 6.4 算例分析及敏感性分析 |
| 6.4.1 算例结果分析 |
| 6.4.2 敏感性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 考虑燃油补给策略的船舶航速与航线配船优化 |
| 7.1 问题描述及其基本假设 |
| 7.1.1 问题描述 |
| 7.1.2 问题的基本假设 |
| 7.2 燃油补给策略模型构建 |
| 7.2.1 相关参数及变量 |
| 7.2.2 模型构建 |
| 7.3 线性逼近算法设计 |
| 7.4 算例分析及敏感性分析 |
| 7.4.1 算例分析 |
| 7.4.2 加油港策略下的敏感性分析 |
| 7.4.3 时间窗约束的敏感性分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）东盟物流网络空间布局方法及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目标和意义 |
| 1.2.1 研究的目标 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物流网络概念的相关研究 |
| 1.3.2 物流网路布局与优化研究 |
| 1.3.3 集装箱港口物流网络相关研究 |
| 1.3.4 东盟物流相关研究 |
| 1.3.5 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 面向东盟区域差异化物流网络层级划分 |
| 2.1 东盟经济现状 |
| 2.1.1 东盟概况 |
| 2.1.2 东盟各国经济现状 |
| 2.2 东盟基础设施现状 |
| 2.2.1 东盟各国基础设施现状 |
| 2.2.2 东盟区域基础设施现状 |
| 2.3 东盟国家物流发展现状 |
| 2.3.1 东盟国家的物流水平 |
| 2.3.2 东盟国家的物流标准体系 |
| 2.4 东盟物流网络层级划分 |
| 2.4.1 主成分分析法-聚类分析法 |
| 2.4.2 东盟物流网络层级划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 东盟区域物流需求与通道流量分配 |
| 3.1 东盟区域物流总量需求预测 |
| 3.1.1 基于OD物流需求预测 |
| 3.1.2 东盟区域物流需求预测分析 |
| 3.1.3 东盟第一类、二类国家货运量预测 |
| 3.1.4 东盟第三类国家货运量预测 |
| 3.2 东盟区域及周边国家的物流需求预测 |
| 3.2.1 物流OD小区划分 |
| 3.2.2 东盟物流生成量预测 |
| 3.2.3 东盟物流分布量预测 |
| 3.2.4 东盟物流分方向预测 |
| 3.3 东盟区域物流网络通道流量分配 |
| 3.3.1 东盟区域物流网络现状及存在问题 |
| 3.3.2 东盟区域物流网络通道流量分配 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 东盟物流网络节点选址模型与算法 |
| 4.1 东盟物流网络枢纽节点选择 |
| 4.1.1 东盟物流节点影响指标体系 |
| 4.1.2 东盟物流网络备选枢纽节点选择 |
| 4.2 东盟物流节点布局优化模型与算法 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 模型假设与符号说明 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.2.4 算法设计 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.2.6 优化方案分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 东盟集装箱港口空间布局与优化 |
| 5.1 东盟物流网络空间布局 |
| 5.1.1 东盟物流网络布局模式 |
| 5.1.2 东盟物流网络的特征 |
| 5.2 东盟集装箱港口空间布局 |
| 5.2.1 东盟主要集装箱港口现状及空间分布 |
| 5.2.2 东盟主要集装箱港口增长规律 |
| 5.3 东盟集装箱港口体系集聚及扩散 |
| 5.4 东盟集装箱港口之间竞争性 |
| 5.5 东盟集装箱港口演化及未来发展趋势 |
| 5.5.1 1994-2015年东盟集装箱港口演化 |
| 5.5.2 东盟集装箱港口未来趋势分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文研究展望 |
| 6.3 论文主要创新之处 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 表1 东盟各国物流基础设施空间布局影响指标基础数据 |
| 表2 东盟城市物流基础设施空间布局影响指标基础数据 |
| 表3 东盟区域及周边国家之间的货运量基础数据 |
| 表4 东盟21个城市之间的公路距离统计表 |
| 表5 东盟集装箱港口之间的距离统计表 |
| 攻读博士学位期间发表论文与科研成果 |
四、2002年集装箱运输市场展望（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的天津港集装箱吞吐量预测研究[D]. 张鹏. 天津理工大学, 2021(08)
- [2]内河集装箱多式联运系统优化及协同策略研究[D]. 张文瀛. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]考虑分类货物时间成本的中欧班列开行方案优化研究[D]. 张治伟. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]基于多式联运运输结构调整的内陆港多周期选址研究[D]. 吴小凤. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]中欧班列运营效率评价研究[D]. 林萍. 重庆工商大学, 2020(10)
- [6]基于PCA-SVR的新时代背景下天津港港口吞吐量预测研究[D]. 汤玉巧. 天津理工大学, 2020(05)
- [7]中国与东盟国家国际集装箱主要港口竞争力的比较研究[D]. 张静雯. 广西大学, 2019(01)
- [8]秦皇岛港集装箱运输业务发展策略研究[D]. 杜中原. 大连海事大学, 2019(02)
- [9]远洋集装箱班轮运输船舶航速与航线配船优化[D]. 邢玉伟. 大连海事大学, 2019(07)
- [10]东盟物流网络空间布局方法及优化研究[D]. NGUYEN THI YEN. 西南交通大学, 2019(04)