国际贸易趋势分析论文提纲

论文题目：基于长短期记忆神经网络的环渤海典型港口吞吐量预测

摘要：随着我国“一带一路”战略部署的逐步完善和经济全球化的不断深入,各国间贸易往来越发频繁,港口作为国际贸易的航运枢纽和海上货物运输的关键节点,在国际贸易中扮演着重要角色,港口吞吐量逐渐成为衡量国家竞争力的重要指标。贸易往来的加深为我国沿海港口的发展带来重大机遇,但与此同时,也对港口建设提出更高的要求,因此对于港口吞吐量的预测逐渐受到研究人员和政府有关部门的高度重视。本文通过对环渤海典型港口天津港、大连港和青岛港的发展现状和港口吞吐量影响因素进行分析,在整合三个港口腹地城市经济指标情报数据的基础上,运用LSTM算法搭建港口吞吐量预测模型,使用不同维度港口情报数据作为模型输入进行目标港口吞吐量预测实验,得到较高吞吐量预测精度模型,系统地对环渤海典型港口吞吐量变化趋势进行分析和实验研究,并分别针对环渤海区域典型港口层次和环渤海港口群整体区域层次给出发展对策。具体研究如下:首先,针对港口吞吐量受诸多因素影响的现状,通过分析现有文献对港口吞吐量影响因素的研究,整合了一套较为合理完备的港口吞吐量影响因素体系作为吞吐量预测的辅助情报,为提高预测结果精确度提供基础。其次,运用小波分解变换获得同时囊括低频趋势和高频扰动信息的多维辅助情报数据集,由此搭建基于LSTM的辅助情报预测模型,通过实验研究港口吞吐量预测辅助情报发展趋势,为港口吞吐量预测实验做准备。再次,另行构建基于LSTM的港口吞吐量预测模型,同样运用小波分解变换获得同时囊括高低频信息的港口吞吐量情报数据集,通过不同维度港口情报数据的组合进行目标港口吞吐量预测实验,将预测精度最高的模型作为最终港口吞吐量预测实验模型。通过实证对比其他算法（BP、RNN）下的预测结果,证明LSTM算法模型在港口吞吐量预测中的适用性和预测精度。同时依据预测结果进行港口发展趋势分析,为环渤海典型港口规划建设提供依据。最后,根据环渤海典型港口发展现状及港口吞吐量趋势分析,就环渤海地区港口发展面临的挑战,分别针对环渤海区域典型港口层次和环渤海港口群整体区域层次给出发展对策。

关键词：长短期记忆神经网络;小波分解变换;吞吐量预测;环渤海港口群

学科专业：物流工程（专业学位）

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 选题意义

1.2 研究目的与方法

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究方法

1.3 技术路线与研究内容

1.3.1 研究技术路线

1.3.2 研究内容

1.4 主要创新点

第二章 文献综述

2.1 港口吞吐量相关研究文献

2.1.1 港口吞吐量影响因素研究

2.1.2 港口吞吐量预测方法研究

2.2 LSTM预测应用相关研究综述

2.3 文献评述

第三章 环渤海典型港口发展现状与吞吐量影响因素分析

3.1 典型港口发展现状

3.1.1 地理位置

3.1.2 管理模式

3.1.3 吞吐量水平

3.2 典型港口吞吐量影响因素

3.2.1 腹地区域影响因素

3.2.2 宏观外部环境分析

第四章 环渤海典型港口吞吐量预测

4.1 港口吞吐量预测思路

4.2 输入指标建立

4.2.1 指标提取原则

4.2.2 模型输入指标

4.3 实验模型搭建

4.3.1 小波分解变换原理

4.3.2 LSTM神经网络原理

4.3.3 性能评价指标

4.3.4 实验数据

4.4 预测模型搭建

4.4.1 港口辅助情报预测

4.4.2 港口吞吐量预测

4.5 吞吐量预测实验设计

4.6 模型性能评价

4.6.1 天津港测试结果

4.6.2 大连港测试结果

4.6.3 青岛港测试结果

4.6.4 模型性能对比

4.7 环渤海典型港口吞吐量预测

4.7.1 天津港2019-2021年吞吐量预测

4.7.2 大连港2019-2021年吞吐量预测

4.7.3 青岛港2019-2021年吞吐量预测

第五章 环渤海典型港口协同发展策略

5.1 基于环渤海典型港口层次的发展对策

5.1.1 确立地缘格局特色的港口发展路径

5.1.2 建立监测预防及突发事件应对机制

5.2 基于环渤海港口群整体区域层次的发展对策

5.2.1 构建创新竞合发展模式

5.2.2 优化港口货物运输体系

5.2.3 建设港口信息共享平台

5.2.4 提高政府宏观调控能力

第六章 总结与展望

6.1 研究结论

6.2 研究不足和展望

参考文献

致谢