1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1国内外现状分析

随着经济的快速发展以及全球化进程的迅速加快，物流产业越来越受重视已经成为现代经济中的重要组成部分，得到了国内外的广泛关注。物流业的迅速发展必然会成为国民经济中的一个新的增长点。在对外贸易开放的情况下，港口作为跨国贸易的重要节点，预测其未来货物吞吐量显得尤为重要，国内外学者用不同预测方法来对其诸多影响因素进行预测，以此较准确把握其变化。

国内外物流需求预测的方法很多，主要包括灰色预测模型、回归分析法、德尔菲法、神经网络预测模型、时间序列模型、指数平滑模型及logistic 生长曲线模型和预测组合模型等。其中，灰色预测模型是对那些受众多因素影响，但又无法确定其错综复杂关系的量，通过运用预测对象自身的时间序列建立模型，寻求内在规律，并进行预测，可避免拼凑数据不准、关系不清、变化不明的参数，而且具有不追求大样本量、预测精度高、可进行长期预测等优点，在预测过程中各种模型适用范围、预测精度都存在一定的差异性，尤其是对波动型较大数据序列预测精度不高。由于港口集装箱吞吐量受多种因素的影响，在量化影响因素方面存在一定难度和误差，传统灰色预测模型可以根据较少的数据得到较高的预测精度，然而对于变化比较大的港口集装箱吞吐量而言，有待对模型进行然而改进与优化。鉴于此，拟将bp神经网络预测模型和灰色系统理论相结合来预测港口集装箱吞吐量。

2. 研究的基本内容与方案

1）研究目标

本论文系统阐述了国内外关于港口吞吐量需求量预测的有效方法，并在此基础上，针对影响港口吞吐量大小的相关因素进行分析，确定以湖北省的第一、二、三产业为影响因素，通过灰色神经网络预测模型来预测武汉新港未来港口吞吐量，利用matlab软件实现算法，并且与简单预测方法进行比较，获得最优预测值，分析与其他简单预测方法之间的差异，得出最后结论。

本文研究的问题主要有以下三个方面：

3. 研究计划与安排

第1-3周 收集相关资料，明确论文内容。完成开题报告，并上传。

第4-6周 收集所需基本数据，掌握灰色系统理论与bp神经网络相关知识并且学习系统预测的一般过程，进一步理清论文内容及结构，学习matlab 软件。

第7-8周 完成预测模型的理论过程，并且分析所需要的软件程序以实现预测分析全过程。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 张树奎, 肖英杰, 鲁子爱. 港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究[a]. 江苏科技大学学报（自然科学版）28(3)

[2] 邵志强 基于灰色预测模型的港口集装箱吞吐量预测：以武汉港为例. 港口经济 2010(12):p39-42

[3] 陈昌源,戴冉,杨婷婷,吴祖新,黎泉。基于改进gm(1,1)模型的上海港集装箱吞吐量预测. 船海工程.2016(4):153-156.