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聚类分析理论在港口规模确定中的应用研究
| 论文题名： | 聚类分析理论在港口规模确定中的应用研究 |
| 关键词： | 港口规模;港口吞吐量;预测模型;聚类分析 |
| 摘要： | 随着世界经济与贸易的发展，我国港口的现代化建设也在如火如荼地进行。有效地确定港口规模、研究各种港口吞吐量预测方法的选择理论，对于正确预测未来港口吞吐量，指导港口规划建设，确定港口投资规模和促进地区经济的发展具有极其重要的战略意义。传统的港口规模确定的研究更侧重于宏观规划决策，往往受到主观因素的影响较大；而传统的对预测方法研究主要集中于对方法本身的改进，忽视了对各种预测方法的选择。本文尝试采用实证研究的方法，将历史经验数据作为理论研究的基石，通过对大量历史数据的统计分析，采用聚类分析法将不同规模的港口分成若干层次，分析了港口运量增长规律的差异性，并对比了几种预测模型在对不同类型港口进行预测时适用性。 本文阐述了聚类分析的基本原理，对港口规模的影响因素进行分析，选择了港口规模聚类的指标变量，并选择我国沿海五大港口群以及内河的20个港口进行聚类分析。根据港口规模的不同，将这20个港口分为国际强港、国际大港、区域性枢纽港、沿海区域性大港、内河区域性大港和地方性喂给港六个层次。同时，根据港口增长规律的不同，将这20个港口分为平稳增长型、加速增长型和波动增长型三大类；并对具有不同增长规律的港口，在使用时间序列法、回归分析法、灰色模型法、RBF神经网络模型法这四种预测模型进行吞吐量预测时的适用性进行比较分析，总结出具有不同增长规律的各类港口相对适用的预测方法。 |
| 作者： | 张强 |
| 专业： | 港口、海岸及近海工程 |
| 导师： | 王晓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海海事大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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