ｍ＾Ｉ ＡｂｓｔｒａｃｔＩＩ １■１ １．１选题背景与意义１ １．１．１选题背景１ １．１．２选题意义１ １．２国内外研宄现状２ １．２． １国外研宂现状２ １．２．２国内研究现状３ １．２．３小结４ １．３研宄方法和技术路线４ １．３．１研宂思路与方法４ １．３．２技术路线５ ２相关概念与理论基础６ ２．１中欧班列相关概念６ ２．１．１中欧班列现状概述６ ２．１．２铁路货运运童９ ２．１．３欧亚陆桥简介９ ２．２ＢＰ神经网络预测模型１１ ２．２．１ＢＰ神经网络 预測棋型简介１１ ２．２．２ＢＰ神经网络模型的基本特征１３ ２．２．３ＢＰ神经网络预测模型的优越性１４ ３中欧班列货运发展现状及影响因素分析１５ ３．１中欧班列 货运现状分析１５ ３．１．１供给分析１５ ３．１．２需求分析１６ ３．１．３竞争分析１８ ３．１．４价格分析１９ ３．１．５中欧班列运营环境２３ ３．２中欧班列存 在的问题２４ ３．２．１沿途各国之间对接不畅２４ ３．２．２回程货物不足２５ ３．２．３货运供应链体系不成熟２６ ＩＶ 大连海事大学专业学位硕士学位论文 ３．２． ４运价体系尚不完善２７ ３．３中欧班列货运运量影响因素分析２８ ３．３．１沿线口岸城市经贸发展状况２８ ３．３．２中欧班列开行数与运输能力２９ ３．３．３海运及 航空的运输能力２９ ３．３．４运输价格３０ ４基于ＢＰ神经网络的中欧班列货运需求预测３１ ４．１研究框架描述……３１ ４．２神经网络预测的适用性分析３１ ４．２． １神经网络预测概述３１ ４．２．２ＢＰ神经网络预测的优势３２ ４．３ＢＰ神经网络模型的构建３３ ４．３．１ＢＰ神经网络建模思路３３ ４．３．２样本数据归一化处理 ３４ ４．３．３ＢＰ神经网络结构设计．３５ ４４中欧班列货运运量预测３６ ４．４．１训练网络３６ ４．４．２中欧班列集装箱发送量预测３９ 也§预测结果分析４１ ５ 提高中欧班列货运服务对策建议．．４２ ５．１规范运价４２ Ｓ．２响应国家号召，推进通关一体化４３ ５．３提高服务水准，４４ Ｓ．４大力发展跨境电商业务４５ ６结与 展望４８ 参考文献５０ ＥＭ５２ 大连海事大学学位论文授权使用声明５３ Ｖ 中欧班列货运运量影响因素及预测研究 图表目录 图目录 图２．１２０１８年中欧班列在三大口 岸通行班列数７ 图２．２国内主要中欧班列平台公司截止到２０１８年年底，班列开行情况的 断８ 图２．３ＢＰ神经网络结构图１３ 图３．１２０１１年－２０１８年中欧班 列开行数量１６ 图４．１ＢＰ神经网络图３３ 图４．２神经网络迭代图３７ 图４．３模型拟合图３７ 图４．４集装箱量对比Ｓ３８ 图４．５集装箱量对比图４０ 表目录 表３ －１２０１７年和２０１８年上半年我国进出口货运量和跨境运输方式的同．． 比变化情况１７ 表３－２中欧班列运费计费标准２１ 表３－３中欧班列境外段和国内段运费２２ 表４－１输入变童及隐层指标的选取３４ 表４－２集装箱运１：实际值与预测值的比较３９ 表４－３影响因素平均增长率４０ 表４－４２０１８－２０２０年中欧班列集装箱量 预测４１ ＶＩ 大连海事大学专业学位硕士学位论文 １。。。。。。以下内容略