一、EDI技术在航运业中的应用（论文文献综述）
李栋[1]（2021）在《M公司华北区竞争战略研究》文中研究说明近年来,由于受到全球贸易增速放缓以及船舶大型化引发运力过剩等影响,国际航运业整体增长乏力且盈利能力面临挑战。面对日趋激烈的竞争和不确定的市场环境,选择何种竞争策略,对航运企业的发展至关重要。作为过去20年来一直引领市场发展和变革的M公司尝试探索转型,以期为客户提供端到端的综合物流服务。本文通过对M公司华北区的竞争战略的研究,以期帮助M公司华北区在竞争激烈的市场环境中可以进一步获得竞争优势,并能够为其他航运物流企业在制定和实施竞争战略时借鉴。本文首先立足于竞争战略以及集装箱运输企业竞争战略的相关理论,同时结合企业实际,以M公司华北区为研究对象,分析了政治、经济、社会、技术环境以及集装箱运输和物流发展的总体态势的情况,同时运用波特的五力模型分析M公司所处的行业环境。随后,运用内外部因素评价矩阵分析M公司的总体内部优势与劣势以及利用机会应对威胁的总体水平。接着,运用SWOT分析法,综合分析了 M公司在华北区优势、劣势、机会以及威胁,借助SWOT矩阵模型对备选战略进行分析。最后,运用定量战略规划矩阵进行竞争战略的论证,同时对三种竞争战略进行可行性分析。综合上述分析的结果,结合M公司华北区的现状,最终确定M公司华北区应选择差异化战略,通过产品、客户服务、营销组合的差异化,进一步巩固和提升M公司华北区的竞争优势。为实现M公司华北区竞争战略目标,提出优化供应链系统、优化海运产品、持续提升客户服务体验、加强物流增值业务的营销等竞争战略实施措施以及完善人力资源机制、加速物流仓储布局、优化组织结构、加快信息系统开发、完善管理制度等竞争战略保证措施。
周保印[2]（2020）在《区块链提单流通性研究》文中研究表明随着区块链技术的出现,各行各业已经开始改变自己原有的运行模式,试图在新一轮革命之中,占据主导地位。在航运业领域之中,与区块链技术相关的领域就是提单。现如今电子提单的制度并不完善,相关立法也并未明确,导致区块链提单在推广过程中遇到了许多的阻碍和问题,例如区块链提单是否具有物权凭证功能、区块链提单发生质押时的法律效力问题以及区块链提单发生争议时管辖法院等问题,这些都是区块链提单所面对且必须解决的问题。而流通性作为提单存在之根本,提单面临的任何法律问题,在本质上都以提单的流通性为基础。而讨论提单的流通性必然要涉及物权凭证功能的分析。因此在本文中也会对区块链提单的物权凭证功能予以探讨,进一步完善区块链提单实现流通性的观点。第一章主要介绍了区块链提单的定义、特点以及区块链提单在航运领域中的前景性分析。通过对上述相关理论的分析与总结,能够对区块链提单进行总体性的掌握,进而提出区块链提单替代传统纸质提单的观点。第二章主要探讨了流通性的相关概念,简要地分析了流通性的内涵,寻找提单实现流通性的内核原因,为引出区块链提单实现流通性的论点埋下铺垫。同时又介绍了 CMI电子提单、Bolero电子提单的流通机制以及这两种模式所对应的问题,为区块链提单的流通模式提供有益经验。通过对上述模式的比较分析,提出区块链提单实现流通性的可行方案,并与前两种电子提单作横向对比,提出区块链提单的特殊性。最后笔者通过前文中对相关概念以及理论的剖析,论证出区块链提单实现流通性的可能性。第三章主要是对区块链提单是否能够实现“物权凭证功能”进行论证。其中主要包括对提单物权凭证属性含义的解析,论证物权凭证功能与流通性之间的关系,并介绍物权凭证功能的相关立法和学说观点,找出提单与“物权凭证功能”的内在联系,论证区块链提单实现“物权凭证功能”的可行性。第四章主要是对关于完善区块链提单制度的思考,为我国建立区块链提单制度提供一些立法上以及实践上的建议,主要包括五个方面:第一,确立区块链提单的法律地位;第二,建立保障区块链提单流通的法律体系;第三,完善区块链提单的技术支持;第四,建立区块链提单的监管机制;第五,加强区块链提单的推广。
郭强[3]（2020）在《基于大数据技术的船舶全航程节能控制研究》文中研究说明航运业是一个高能耗的产业,近年来由于船舶运输所导致的能源消耗问题变得越来越突出,船舶的节能问题引起了各个国家的高度重视。同时,随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,航运大数据的收集与应用也得到大力的发展。为进一步促进船舶节能减排,创新地应用当前大数据技术的发展成果,本文进行了远洋船舶航行过程中的节能控制研究。首先,通过对船舶全航程视角下的航运大数据的分析研究,根据传统的船舶阻力、功率模型建立出以最低营运成本与最低船舶温室气体排放（以CO2为例）为目标的船舶航速多目标优化模型,评估优化出全航程中各个航段船舶最经济节能的航速,达到最佳燃油消耗率。其次,以航运大数据挖掘分析和BP神经网络模型预测的方法,对船舶主机油耗及其相关影响因素进行可视化展示,并预测了未来远洋船舶一段航行时间内的油耗数据。同时在油耗预测部分加入了BP神经网络预测与传统物理模型油耗预测的对比分析。融入船舶航行大数据的船舶主机油耗分析与预估船舶航行状态变化相结合,预测油耗量变化趋势明确。最后,通过建立基于大数据的船舶节能控制决策支持系统,将多目标航速优化结果、BP神经网络油耗预测与主机油耗影响因素分析等结果直观地呈现在决策者面前,用以辅助船舶节能控制决策人员进行船舶航行管理,从而降低船舶能耗。
王延威[4]（2020）在《基于价值链理论的B公司船舶旅游业务成本控制研究》文中研究指明随着时代的进步,我国航运业的发展也日趋成熟,做为海上交通行业,航运业具有一定的特殊性,其成本组成较一般行业而言也有很大的不同,在成本控制方面也存在较大的局限性,成本控制能改善企业的经营管理工作,增强企业成本资料的准确性,降低成本。在成本控制方面,我国航运企业普遍存在不足,部分企业仍遵循着传统的方式来控制成本,通常仅注意到与产品生产有关的成本支出,在当下现代企业发展迅速的市场形势下,仅仅依靠传统手段是远远不够的,需要做到成本控制范围的扩展,价值链理论相结合的成本控制可以更好地适应当下不断变化的市场环境,其成本控制的整体范围也将不再只仅仅局限于企业内部的成本,有效地将公司外部环境与其内部资源进行协调。除了可以实现成本降低,还能够使企业能够具备更为强大的能力以抵御风险,并给企业带来整体价值的提升,增强企业的核心竞争力。本文通过将价值链理论与成本控制相结合,对航运企业的成本控制进行优化改良。选取B公司,采用文献研究、案例分析等方法,从价值链理论出发,联系公司背景与行业背景,了解企业经营环境,针对目标企业的船舶旅游业务,对其成本控制现状进行了一定的研究。首先,多方面地梳理了以往有关成本控制、价值链以及船舶旅游业务相关领域控制的理论研究成果;其次,结合企业相关业务近三年的成本数据,分析了其成本现状并介绍了其目前的控制方法,并指出其主要存在航行油耗不合理、日常维护缺少监管、旅客服务质量不足以及成本控制范围小的问题;然后,根据业务现状,结合行业特点,将企业的内部价值链和外部价值链相结合展开了介绍,且说明其成本问题的成因,主要由于其控制方法存在不足、成本观念需要改进、系统有待完善且缺少价值链外部环节的控制,这便表明B公司目前欠缺对价值链理论的思考与结合;最后指出成本控制原则以及目标,对其价值链提出优化策略从而进行成本控制改进,建议企业的船舶旅游业务从内部价值链中所涉及到的的船舶运行、维护与旅客服务环节入手,并提出了油耗控制、维修监管、提升服务质量等成本控制优化策略。在外部价值链的上游充分关注燃油和货物采购供应商和下游顾客环节,并分别采取优化供应商团队、改善关系、拓展客户范围等策略来进行控制,最后提出有效的保障措施,保证整体上价值链成本控制可以得到有效的运行,从而促使企业更好地进行经营。
赵毅,余娟[5]（2020）在《5G技术在航运业中的应用趋势及对策建议》文中指出第5代移动通信（5th Generation Mobile Networks,5G）技术具有超大带宽、超低时延和超多连接等特性,将其与人工智能、物联网、大数据和高精度定位等关键技术高效融合,能加速推动航运业的信息化、智慧化发展。对此,分析5G的关键技术特征和产业链价值,论述5G等关键技术在智慧航运、智慧物流、智慧港口、智能制造和智慧金融等5大领域的创新趋势应用。在此基础上,提出全球航运企业运用5G促进自身发展的对策建议。
王文婷[6]（2019）在《英国船舶吨位税制度研究》文中进行了进一步梳理在贸易与经济日渐呈现全球化的当今时代,作为能够有效连接各个国家和地区的远距离大宗货物运输方式的航运业,其重要作用不容忽视。随着全球一体化进程的不断深入,各个国家和地区相互之间的贸易往来日益频繁,航运业逐步成为促进与保障世界贸易的关键性产业。航运业的国际化以及航运业的资本密集型产业特点,促使以巴拿马、利比里亚等国为代表的一些国家和地区为了争夺有限的海运资源,实行以更低要求、更低税负为特点的“开放式”登记政策,来吸引他国船舶到该国登记注册。由于“税收洼地”效应,这些“方便旗国”的低税政策造成其他国家船舶出籍问题严重,海运能力下滑。纵观各国,为了促进本国海运业的发展,抵御方便旗国家对于航运资产的吸引,大多海运大国对传统税负制度进行了制度创新,对航运业实行以与船舶吨位相关联的、税负较低、方便核算的船舶吨位税替代航运企业的企业所得税,从而增强了本国航运企业的国际竞争实力、减少船舶出籍情况,其中尤其以英国为典型代表。在英国航运业处于低迷时,英国船舶吨位税制度作为一剂强心剂被引入英国。英国船舶吨位税制度在传统的荷兰模式之下,结合自身实际进行调整,促使英国航运业无论在船队数量还是海运人才储备上均有好转。自改革开放以来,随着我国经济的持续稳定增长,目前我国已经成为世界上最重要的海运大国之一。然而,中国虽然是海运大国,但并不能称为海运强国,我国海运船队规模依然偏小、海运产业链并不完整、高素质海运人才相对不足,与其他国家相比,我国在海运保障性与海运国际竞争力方面存在较大差距。我国航运业税负较重、企业营运成本较高,是造成这一现象的重要原因。本文的研究目的和意义为通过深入探索英国船舶吨位税制度,研究英国船舶吨位税具体制度设计,探寻其制度优势,结合我国实际,探讨我国借鉴英国船舶吨位税制度的必要性,提出我国借鉴英国船舶吨位税制度的原则和要点。本文的主要内容自船舶吨位税制产生的来源和目的、船舶吨位税与我国船舶吨税的辨析、英国船舶吨位税制度产生背景及特点着手,研究英国船舶吨位税具体制度设计,从实施效果、制度创新点、制度构造优势三方面对英国船舶吨位税制度进行评析,进而探讨我国借鉴英国船舶吨位税制度的必要性,最后得出我国借鉴英国船舶吨位税制度的原则和要点。本文的核心结论为英国船舶吨位税制度有其制度的优越性,且英国船舶吨位税制度产生了积极效果,对于我国而言,应结合我国的实际情况在遵循一定原则和要点的前提下对英国船舶吨位税制度进行借鉴。与本研究领域之前的研究成果相比,本文对英国船舶吨位税具体制度设计进行了更为详尽的研究,探讨了我国借鉴英国船舶吨位税制度的必要性,并得出了我国借鉴英国船舶吨位税制度的原则和要点。
吉雅倩[7]（2019）在《基于区块链的多式联运电子“一单制”关键问题研究》文中研究表明集装箱多式联运集合了多种运输方式实现全程一体化,在交通运输体系占有越来越重要的地位。多式联运“一单制”问题也越来越受到重视。但由于多式联运涉及到的协作主体较多,货物相关单证不唯一,导致不同运输方式业务衔接和信息共享比较困难,增加运输成本也降低货物中转效率。而区块链去中心化、去信任、交易透明和数据不可篡改等特点为以上问题提供了解决的可能性。本文选取多式联运“一单制”问题中的电子“一单制”关键问题为研究对象。首先分析“一单制”和“区块链”的发展和研究现状,发现目前“一单制”发展多以设计统一提单为先行因素,且目前没有适用于国内多式联运的“一单制”提单,而且区块链在国外也有了相关的应用实例,为后文对问题展开研究奠定了必要性基石。在此基础上,通过对“一单制”术语定义的分析挖掘出“一单”、“物权”和“制度”三大要点,并以此作为本文研究的三大方向。因此本文围绕以上方向展开具体分析和研究,具体研究内容分为以下几点:第一,从单证、系统和政策三个层面对多式联运电子“一单制”关键问题进行现状分析找到问题根源,并结合区块链技术,相应提出优化措施,即设计多式联运电子提单、基于区块链促进多式联运信息共享以及尽快出台相关法律政策。通过提取、归纳、整合现有单证内容设计出适用于国内的多式联运“一单制”电子提单,完成单证层面的优化;第二,对系统具体优化方式展开研究,构建并仿真验证基于区块链的多式联运信息共享技术模型。在分析了区块链应用于多式联运的可行性以及模型构建难点的基础上,有针对性的对总体架构、双链架构模型、智能合约、接口、账本存储、访问控制以及共识算法和业务流程等方面进行设计完成模型的构建。然后对信息共享技术模型构建前后的业务流程进行Petri网建模和Exspect仿真,选取能反映效率的周期时间对比仿真结果,验证模型的有效性;第三,从模型应用角度出发,接入特定的场景,对多式联运信息共享技术模型的关键设计部分进行实现;并对使用超级账本搭建的多式联运信息共享平台进行功能实现,在分析平台服务需求的基础上对基础功能和业务功能进行实现,研究模型的实际业务应用。本研究旨在为我国多式联运电子“一单制”模式的构建提供新思路,尤其通过构建与应用基于区块链的多式联运信息共享技术模型来促进多式联运各主体间信息的共享,提高业务的衔接效率。
陈建文[8]（2019）在《基于灰色—神经网络组合模型的中日韩造船订单量预测研究》文中研究表明航运业是一个重资产的行业,船舶资产价值重大,造船业是航运业的基础。中日韩三个国家的造船业的订单量占据了世界绝大部分的市场份额,是世界造船业研究的重点。然而目前在这一领域的量化研究,多采用传统经济学研究方法。近年来,计算机科学领域数据挖掘、机器学习相关技术快速发展,应用领域也在不断拓宽。因此,本文将结合机器学习算法来对中日韩三国的造船业进行分析研究,探索中日韩三国造船业的订单量分析预测模型。本文选取了中日韩这三个世界造船业的主要产能国家为研究对象,首先阐述了该领域当前研究背景和现状,提出本文的研究目的和意义。本文选取了手持订单量作为预测目标,并根据经济理论和市场实际背景选取了对中日韩三国造船业手持订单量有较显着影响的8个影响指标进行预测建模。针对传统采用时序预测方法如灰色预测、ARMA预测仅对单一变量进行时序规律分析,忽略了其他指标对预测目标的影响的问题和缺陷,本文提出了使用回归进行造船手持订单量预测的改进思路。首先构建了基于多元线性回归的预测模型;针对指标间可能存在的非线性问题,提出了基于多项式回归改进的预测模型;又为了解决指标间可能存在的多重共线性问题,提出了基于岭估计的多元线性回归模型。针对预测目标的影响指标,构建了灰色时间序列预测,对影响造船手持订单量的特征指标进行预测。再次,为探索能更好的预测造船手持订单量的模型,构建了基于神经网络的预测模型。接着,针对灰色模型对指标数据集的利用不足的问题,同时为了实现对未来手持订单量的预测和进一步提高预测精度,提出了灰色-神经网络组合的FGBP-SOB与GBP-SOB模型改进思路,充分综合了GM（1,1）和BP神经网络模型的优势。实验证明GBP-SOB模型较单一模型具有更好预测效果。最后,为挖掘中日韩三国之间造船业存在的竞争关系,提出了基于Apriori算法的中日韩三国新接造船订单量涨跌联动情况分析模型进行研究分析。最后,本文将研究结果应用到中国-东盟海洋大数据平台的航运模块,实现中日韩造船订单量及指标检索、预测等功能,为平台提供研究和预测参考。
沈韬[9]（2018）在《无人船舶收益风险分析与未来航运业之变革》文中研究表明自2008年世界金融危机以来,航运业正经历着长周期的市场低迷;不仅如此,对航运业的环保要求日益严苛,导致航运企业的投资和运营成本不断增长,无人船舶的构想在这样的背景下应运而生。同时,也给航运业带来三个个核心问题:1)为什么要采用无人船舶,2)无人船舶是否具有商业价值和应用可能,3)无人船舶将如何影响未来航运业?本文采用定性分析和定量分析的方法对上述问题进行阐述和论证。首先,本文从航运市场竞争加剧、航行安全、成本上涨、海员职业特点方面定性说明了无人船舶应用的驱动力。其次,本文以案例分析的形式对无人船舶的成本和收益进行了定量分析;该案例以无人驾驶好望角型散货船为研究对象,通过建立成本核算模型、现金流分析模型,并采用“现值法”计算出无人船舶在未来20年内的全寿命周期成本、营业收入和盈利情况,结果显示无人船舶的成本明显低于传统货船。同时,本文对无人船舶的风险进行了定性描述和定量分析;“净现值法”风险评估结果显示无人船舶投资项目的NPV为正,即可以投资;“实物期权法”的评估结果显示等待合适时机再投资会给项目带来更大的价值。最后,本文对航运业未来的变革做了展望。本文认为无人船舶能够实现其商业应用并取得商业价值,但是在做出投资决策时仍然要对风险的不确定性进行重点评估。本文采用的成本-收益分析模型、风险评估方法可以普遍适用于航运公司的决策分析,具有一定的现实意义。
曾小玲[10]（2017）在《新兴技术对航运业发展的影响研究》文中认为本文选取新兴技术影响下的航运系统作为研究对象,从航运业的角度研究如何正确应对新兴技术给航运业带来的影响。总结归纳对航运业产生重大影响的新兴技术的共通点,阐明新兴技术如何直接、间接影响航运业。通过系统动力学建模阐明新兴技术对航运内部系统的影响,预测分析得到新兴技术对航运外部环境的影响,进而在分析的基础上提出政策建议。首先,将新兴技术对航运业的影响拆分成直接影响和间接影响,航运业内部系统的变化反映直接影响,航运业外部环境的变化反映间接影响,从而将问题抽象出来。在航运内部系统,航运企业、航运技术研究机构及市场三者相互作用;在航运内部系统之外,新兴技术通过改变市场需求,影响航运贸易量及货运量。其次,运用系统动力学思想梳理诸多因素之间的因果关系,构建航运业内部系统动力学模型;用因子分析法预测得到的新兴技术影响下的航运贸易量作为系统的外部输入,将问题抽象成可以量化求解的数学模型。用vensim软件进行仿真,验证可行,并且分析得到结论:新兴技术在航运业中的使用尚处于它的生长期,但将迎来它的快速增长时期。最后,调整商业化政策因子和企业政策因子,对比仿真结果给予环境政策方面建议:当企业重视商业化和鼓励技术创新时,政策的关联性影响可能需要多年才能显现出来,因此要不同阶段实施不同政策;调整理想企业数量和发展基金投资比,仿真结果分析后给予行业政策方面建议:社会对创新兴技术的容纳程度会刺激航运业如何发展,政府要给予政策支持,并且行业要有意识地控制企业数量。通篇论文,从现象提炼出问题,从问题抽象出系统模型,通过求解系统模型并分析结论回归到现象本身,为航运企业了解新兴技术对航运业的影响及如何应对所带来的冲击提供了参考。
二、EDI技术在航运业中的应用（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、EDI技术在航运业中的应用（论文提纲范文）
（1）M公司华北区竞争战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 技术路线与主要内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第2章 概念界定与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 企业战略 |
| 2.1.2 竞争战略 |
| 2.2 竞争战略相关理论 |
| 2.2.1 成本领先战略 |
| 2.2.2 差异化战略 |
| 2.2.3 集中化战略 |
| 2.3 集装箱运输企业竞争战略相关文献 |
| 第3章 M公司外部发展环境分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.1.1 政治环境分析 |
| 3.1.2 经济环境分析 |
| 3.1.3 社会环境分析 |
| 3.1.4 技术环境分析 |
| 3.2 行业环境分析 |
| 3.2.1 现有竞争者之间竞争的强度 |
| 3.2.2 供应商的议价能力 |
| 3.2.3 购买者的议价能力威胁 |
| 3.2.4 市场中潜在的新进入者 |
| 3.2.5 替代品的威胁 |
| 3.3 外部因素评价矩阵 |
| 3.3.1 权重赋值和反应评分规则 |
| 3.3.2 赋值与评分的分析 |
| 3.3.3 外部因素评价矩阵图 |
| 第4章 M公司内部环境分析 |
| 4.1 M公司在华北区的概况 |
| 4.2 M公司在华北区的经营模式分析 |
| 4.2.1 集装箱海洋运输业务 |
| 4.2.2 供应链管理服务 |
| 4.2.3 物流增值服务 |
| 4.2.4 其他服务 |
| 4.3 价值链分析 |
| 4.3.1 基本活动分析 |
| 4.3.2 支持性活动分析 |
| 4.4 资源和能力分析 |
| 4.4.1 资源分析 |
| 4.4.2 能力分析 |
| 4.5 内部因素评价矩阵 |
| 4.5.1 权重赋值和反应评分规则 |
| 4.5.2 赋值与评分的分析 |
| 4.5.3 内部因素评价矩阵图 |
| 第5章 M公司华北区竞争战略选择 |
| 5.1 M公司华北区SWOT分析 |
| 5.1.1 M公司华北区的主要优势 |
| 5.1.2 M公司华北区的主要弱势 |
| 5.1.3 M公司华北区的发展机会 |
| 5.1.4 M公司华北区的外部威胁 |
| 5.1.5 M公司华北区SWOT矩阵 |
| 5.1.6 M公司华北区SWOT矩阵备选战略分析 |
| 5.2 M公司华北区竞争战略的目标 |
| 5.3 M公司华北区竞争战略的论证 |
| 5.3.1 M公司华北区竞争战略QSPM矩阵分析 |
| 5.3.2 M公司华北区竞争战略可行性分析 |
| 5.4 M公司华北区竞争战略的确定 |
| 5.4.1 产品差异化 |
| 5.4.2 客户服务差异化 |
| 5.4.3 营销组合差异化 |
| 第6章 M公司华北区竞争战略的实施与保障 |
| 6.1 M公司华北区竞争战略的实施 |
| 6.1.1 优化供应链系统 |
| 6.1.2 优化海运产品,提升舱位利用率 |
| 6.1.3 持续提升客户服务体验 |
| 6.1.4 加强物流增值业务的营销 |
| 6.1.5 加速物流仓储布局,提升一站式服务能力 |
| 6.2 M公司华北区竞争战略的保障 |
| 6.2.1 完善人力资源机制,提高组织竞争力 |
| 6.2.2 优化组织结构,提高运营效率 |
| 6.2.3 加快信息系统开发,进一步整合内部业务 |
| 6.2.4 完善管理制度,规避转型风险 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）区块链提单流通性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、区块链提单概述 |
| (一) 传统纸质提单一般理论 |
| 1. 传统纸质提单的定义 |
| 2. 传统纸质提单的功能与作用 |
| (二) 区块链提单的定义 |
| (三) 区块链提单的特点 |
| 1. 无形性 |
| 2. 去中心化 |
| 3. 信息不易篡改 |
| 4. 信息可追溯 |
| (四) 区块链提单发展的必要性 |
| 1. 传统纸质提单的弊端 |
| 2. 区块链提单发展的必然趋势 |
| 二、区块链提单流通性的实现 |
| (一) 流通性的内涵 |
| (二) 实践中电子提单流通机制 |
| 1. CMI模式 |
| 2. BOLEO模式 |
| (三) 区块链提单流通机制分析 |
| 1. 区块链提单的流转模式 |
| 2. 区块链提单流通机制的特殊性 |
| (四) 区块链提单实现流通性的关键 |
| 三、区块链提单物权凭证功能的法律分析 |
| (一) 物权凭证功能和流通性的法理分析 |
| 1. 物权凭证功能和流通性之间的关系 |
| 2. 提单的物权凭证属性 |
| 3. 传统纸质提单物权凭证学说 |
| (二) 区块链提单与物权凭证功能 |
| 1. 区块链提单是否具备物权凭证功能 |
| 2. 区块链提单如何实现物权凭证功能 |
| 四、完善区块链提单流通性制度的思考 |
| (一) 确立区块链提单的法律地位 |
| (二) 建立保障区块链提单流通的法律体系 |
| (三) 完善区块链提单的技术支持 |
| (四) 建立区块链提单的监管机制 |
| (五) 加强区块链提单的推广 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于大数据技术的船舶全航程节能控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.0 研究背景与意义 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 船舶节能减排研究现状 |
| 1.2.2 船舶主机油耗预测研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 大数据在航运业中的应用 |
| 2.1 航运大数据的发展与前景 |
| 2.2 航运大数据的特点和处理方式 |
| 2.2.1 航运大数据的收集与特点 |
| 2.2.2 航运大数据的分析挖掘方法 |
| 2.2.3 航运大数据的清洗 |
| 2.3 大数据在航运业中的应用和问题 |
| 2.3.1 大数据在航运事业的应用价值 |
| 2.3.2 大数据在船舶航行过程中的油耗控制应用 |
| 2.3.3 当前航运大数据存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于大数据的船舶航速分析与优化 |
| 3.1 船舶阻力影响 |
| 3.1.1 船舶静水阻力研究 |
| 3.1.2 风浪对船舶阻力的影响 |
| 3.1.3 船舶阻力减速模型 |
| 3.2 目标船舶的柴油机特性 |
| 3.2.1 远洋船舶主机机特性 |
| 3.2.2 基于大数据的远洋船舶主机油耗模型 |
| 3.3 舶航行过程中的航速多目标优化 |
| 3.3.1 船舶航速多目标优化原理 |
| 3.3.2 优化问题描述与算法选择 |
| 3.3.3 多目标优化模型构建 |
| 3.4 船舶航速优化多目标求解模型求解 |
| 3.4.1 算法求解流程 |
| 3.4.2 求解结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 船舶航行过程的油耗分析与预测 |
| 4.1 船舶航行过程的油耗大数据分析 |
| 4.1.1 航运大数据的主要处理方式 |
| 4.1.2 远洋船舶主机油耗变化分析 |
| 4.1.3 船舶纵倾对主机油耗的影响 |
| 4.2 船舶主机油耗预测模型 |
| 4.2.1 传统船舶运动模型预测 |
| 4.2.2 传统模型预测结果分析 |
| 4.3 船舶主机油耗的BP神经网络模型预测评价 |
| 4.3.1 选择方法介绍 |
| 4.3.2 网络结构设计 |
| 4.3.3 激励函数的选取与模型实现 |
| 4.3.4 BP神经网络预测结果分析 |
| 4.4 传统预测模型与BP神经网络模型预测对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于大数据技术的船舶节能控制决策支持系统构建 |
| 5.1 船舶节能控制决策支持系统的选择 |
| 5.1.1 决策支持系统简介 |
| 5.1.2 船舶节能控制决策系统的基本原理 |
| 5.2 决策支持系统在船舶节能控制研究中实现的作用 |
| 5.3 基于大数据技术的决策支持系统构建 |
| 5.3.1 决策支持系统内容基本框架 |
| 5.3.2 船舶航行过程节能控制决策支持系统的设计 |
| 5.3.3 决策支持系统工作步骤和实现 |
| 5.4 基于大数据技术的决策支持系统的评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（4）基于价值链理论的B公司船舶旅游业务成本控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 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 价值链理论研究 |
| 1.2.2 成本控制研究现状 |
| 1.2.3 价值链成本控制研究 |
| 1.2.4 航运业的价值链与成本控制研究 |
| 1.2.5 旅游业务价值链与成本控制研究 |
| 1.2.6 文献评述 |
| 1.3 研究目标、研究内容及拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.4 研究方法及研究思路 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 研究特色与创新 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 成本控制理论 |
| 2.1.1 成本控制的概念 |
| 2.1.2 成本控制的原则 |
| 2.1.3 成本控制的方法 |
| 2.2 价值链理论 |
| 2.2.1 价值链的基本内容 |
| 2.2.2 价值链活动的分类 |
| 2.2.3 价值链分析 |
| 2.3 价值链成本控制理论 |
| 2.3.1 价值链理论与成本控制的联系 |
| 2.3.2 价值链成本控制的优势 |
| 2.3.3 价值链成本控制的基本方式 |
| 3 B公司船舶旅游业务现状及成本控制分析 |
| 3.1 行业层面 |
| 3.1.1 航运业成本构成 |
| 3.1.2 航运业成本特征 |
| 3.2 B企业公司现状概述 |
| 3.2.1 公司经营情况 |
| 3.2.2 地区及行业现状 |
| 3.2.3 企业发展战略 |
| 3.3 B公司成本现状 |
| 3.3.1 核算原则 |
| 3.3.2 成本构成 |
| 3.3.3 整体层面控制方案 |
| 3.4 成本控制问题 |
| 3.4.1 航行油耗控制不合理 |
| 3.4.2 日常维护缺少监管 |
| 3.4.3 旅客服务质量不足 |
| 3.4.4 成本控制范围偏小 |
| 4 价值链构成及成本控制问题成因分析 |
| 4.1 航运业价值链构成 |
| 4.1.1 航运业企业内部价值链 |
| 4.1.2 航运业企业外部价值链 |
| 4.2 B公司内部价值链 |
| 4.2.1 船舶维护 |
| 4.2.2 航线设计 |
| 4.2.3 船舶运行 |
| 4.2.4 旅客服务 |
| 4.2.5 支持性活动 |
| 4.3 B公司外部价值链 |
| 4.3.1 船舶制造厂 |
| 4.3.2 油料公司 |
| 4.3.3 货物采购供应商 |
| 4.3.4 下游客户 |
| 4.4 成本控制问题成因 |
| 4.4.1 控制方法存在不足 |
| 4.4.2 成本观念需要改进 |
| 4.4.3 组织系统有待完善 |
| 4.4.4 缺少外部环节控制 |
| 5 B公司船舶旅游业务的价值链成本控制优化策略 |
| 5.1 价值链成本控制的战略原则与目标 |
| 5.1.1 控制原则 |
| 5.1.2 控制目标 |
| 5.2 内部价值链成本控制及优化 |
| 5.2.1 船舶运行环节 |
| 5.2.2 船舶维护环节 |
| 5.2.3 旅客服务环节 |
| 5.3 外部价值链成本控制及优化 |
| 5.3.1 外部价值链控制的重点 |
| 5.3.2 燃油采购 |
| 5.3.3 货物采购供应商管理 |
| 5.3.4 下游客户 |
| 5.4 价值链成本控制的保障机制 |
| 5.4.1 组织架构 |
| 5.4.2 信息系统 |
| 5.4.3 整体层面改进 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）5G技术在航运业中的应用趋势及对策建议（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 5G关键技术特征 |
| 1.1 5G技术变革 |
| 1.2 5G产业链价值 |
| 2 5G在全球航运业中的创新应用趋势 |
| 2.1 智慧航运领域 |
| 2.1.1 5G+船舶局域网 |
| 2.1.2 5G+北斗综合通信 |
| 2.1.3 5G+船舶自动驾驶 |
| 2.1.4 5G+航运安全监控 |
| 2.2 智慧物流领域 |
| 2.2.1 5G+车联网 |
| 2.2.2 5G+物流追踪 |
| 2.2.3 5G+仓储设施 |
| 2.3 智慧港口领域 |
| 2.3.1 5G+港机远程操控 |
| 2.3.2 5G+智能理货 |
| 2.3.3 5G+自动驾驶 |
| 2.4 智能制造领域 |
| 2.5 智慧金融领域 |
| 3 航运企业应用5G的对策建议 |
| 1) 把握国家战略政策机遇,重点布局多元化的智慧航运业务。 |
| 2) 加快推动航运业与5G、AI等关键技术的融合创新研发。 |
| 3) 开展跨界合作,提高智慧航运产业链融合创新增量的比例。 |
| 4 结 语 |
（6）英国船舶吨位税制度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、 概述 |
| (一) 船舶吨位税制度来源和目的 |
| (二) 船舶吨位税与我国船舶吨税的区别 |
| (三) 英国船舶吨位税制度的产生背景 |
| (四) 英国现行船舶吨位税制度的特点 |
| 二、 英国船舶吨位税具体制度设计 |
| (一) 适用船舶吨位税制度的具体要求 |
| 1. 可采用吨位税制度的公司要求 |
| 2. 可采用船舶吨位税制度的船舶要求 |
| 3. 公司应满足的培训要求 |
| (二) 吨位税纳税数额的计算方式 |
| (三) 英国船舶吨位税制的进入和退出机制 |
| 1. 进入机制 |
| 2. 退出机制 |
| 三、 评析英国船舶吨位税制度 |
| (一) 实施效果 |
| (二) 在原本荷兰模式上的创新 |
| (三) 制度构造优势 |
| 四、 对英国船舶吨位税制度的借鉴研究 |
| (一) 我国借鉴英国船舶吨位税制度的必要性 |
| 1. 发展我国航运业的需要 |
| 2. 增强我国航运企业国际竞争力的需要 |
| 3. 顺应我国税制改革需求 |
| (二) 我国借鉴英国船舶吨位税制的原则及要点 |
| 1. 我国借鉴英国船舶吨位税制的原则 |
| 2. 我国借鉴英国船舶吨位税制的要点 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于区块链的多式联运电子“一单制”关键问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 问题的提出与研究意义 |
| 1.2 研究内容和论文结构 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 论文结构 |
| 1.3 研究主要创新点 |
| 2 相关技术与理论综述 |
| 2.1 “一单制”的概念及现状 |
| 2.1.1 “一单制”的提出 |
| 2.1.2 “一单制”的发展现状 |
| 2.1.3 “一单制”的研究现状 |
| 2.2 PETRI网的概念、结构及性质 |
| 2.2.1 Petri网的基本概念与结构 |
| 2.2.2 Petri网的基本性质与分析方法 |
| 2.3 区块链的概念、主流框架及现状 |
| 2.3.1 区块链的相关概念 |
| 2.3.2 区块链的应用现状 |
| 2.3.3 区块链的研究现状 |
| 2.3.4 区块链的主流框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多式联运电子“一单制”关键问题分析 |
| 3.1 多式联运相关单证现状 |
| 3.1.1 纸质单证 |
| 3.1.2 电子单证 |
| 3.2 多式联运相关系统现状 |
| 3.2.1 铁路信息系统 |
| 3.2.2 港口信息系统 |
| 3.2.3 电子报关系统 |
| 3.2.4 开放的应用平台 |
| 3.3 多式联运相关政策法规现状 |
| 3.4 现有单证和系统的问题分析与改进 |
| 3.4.1 现有问题分析 |
| 3.4.2 问题改进措施分析 |
| 3.5 单证层面的优化 |
| 3.5.1 多式联运“一单制”电子提单设计思路 |
| 3.5.2 多式联运“一单制”电子提单内容设计 |
| 3.6 系统层面的优化 |
| 3.6.1 EDI技术与区块链优劣势对比 |
| 3.6.2 区块链与多式联运问题的契合度分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于区块链的多式联运信息共享技术模型构建与仿真 |
| 4.1 可行性与难点分析 |
| 4.2 信息共享技术模型总体设计 |
| 4.2.1 模型架构设计 |
| 4.2.2 双链架构模型及智能合约设计 |
| 4.3 信息共享技术模型关键设计 |
| 4.3.1 接口设计 |
| 4.3.2 账本存储和访问控制设计 |
| 4.3.3 适用于信息共享平台的数据一致性算法设计 |
| 4.4 信息共享技术模型业务流程 |
| 4.4.1 共享流程工作原理 |
| 4.4.2 具体场景业务流程 |
| 4.5 单证流程的PETRI网模型建立 |
| 4.5.1 现有单证流程的Petri网模型的建立 |
| 4.5.2 基于区块链模型的单证流程Petri网模型建立 |
| 4.6 模型仿真与分析 |
| 4.6.0 仿真流程与参数设置 |
| 4.6.1 现有单证业务流程仿真 |
| 4.6.2 基于区块链模型的单证流程仿真 |
| 4.6.3 仿真结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 多式联运信息共享技术模型的场景实现与平台功能实现 |
| 5.1 开发工具与运行环境 |
| 5.2 模型关键设计的场景实现 |
| 5.2.1 联盟链网络的实现 |
| 5.2.2 数据存储的实现 |
| 5.2.3 访问控制的实现 |
| 5.2.4 智能合约的实现 |
| 5.3 信息共享平台信息服务需求分析 |
| 5.4 信息共享平台功能设计 |
| 5.5 信息共享平台功能实现 |
| 5.5.1 资源管理 |
| 5.5.2 角色管理 |
| 5.5.3 节点管理 |
| 5.5.4 智能合约管理 |
| 5.5.5 区块管理 |
| 5.5.6 提单管理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要的工作和结论 |
| 6.2 进一步研究的内容 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于灰色—神经网络组合模型的中日韩造船订单量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内国外研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 第二章 中日韩造船手持订单量影响因子分析 |
| 2.1 手持订单量影响因子分析 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 数据分析 |
| 2.2.2 主成分分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于组合模型的造船手持订单量预测 |
| 3.1 基于回归分析的手持订单量预测模型 |
| 3.1.1 基于MLR的预测模型 |
| 3.1.2 基于PR的预测模型 |
| 3.1.3 基于岭回归的预测模型 |
| 3.2 基于灰色预测的多影响指标预测模型 |
| 3.2.1 灰色预测模型原理 |
| 3.2.2 基于GM(1,1)的造船手持订单量影响指标预测模型 |
| 3.3 基于神经网络的手持订单量预测模型 |
| 3.3.1 神经网络预测模型原理 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的手持订单量预测模型 |
| 3.4 基于灰色-神经网络组合模型的手持订单量预测模型 |
| 3.4.1 组合预测模型原理 |
| 3.4.2 FGBP-SOB组合模型设计 |
| 3.4.3 GBP-SOB组合模型设计 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 基于回归预测的模型实验结果分析 |
| 3.5.1.1 基于MLR的模型实验结果分析 |
| 3.5.1.2 基于PR的模型实验结果分析 |
| 3.5.1.3 基于岭回归的模型实验结果分析 |
| 3.5.2 基于GM(1,1)的多影响指标模型实验结果分析 |
| 3.5.3 基于神经网络的模型实验结果分析 |
| 3.5.4 基于FGBP-SOB和GBP-SOB模型实验结果分析 |
| 3.6 模型对比实验与评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于Apriori算法的中日韩造船新接订单量关联规则挖掘 |
| 4.1 关联规则与挖掘算法 |
| 4.1.1 关联规则 |
| 4.1.2 Apriori算法 |
| 4.2 基于Apriori算法的中日韩造船新接订单量关联分析实验 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 研究成果在中国-东盟海洋大数据平台的应用 |
| 5.1 中国-东盟海洋大数据平台 |
| 5.2 在海洋运输业中的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）无人船舶收益风险分析与未来航运业之变革（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 第2章 无人船舶发展现状 |
| 2.1 无人船舶概述 |
| 2.1.1 无人船舶发展简史 |
| 2.1.2 无人船舶的运营模式 |
| 2.2 无人船舶应用的驱动力 |
| 2.2.1 航行安全日益严峻 |
| 2.2.2 航运市场竞争加剧 |
| 2.2.3 环保促进成本上涨 |
| 2.2.4 海员优势逐渐削弱 |
| 2.3 无人船舶的研究现状 |
| 2.3.1 无人船舶研究项目 |
| 2.3.2 无人船舶试验项目 |
| 2.4 无人船舶应用现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 无人船舶的收益分析 |
| 3.1 船舶运营的现金流模型 |
| 3.2 无人船舶成本分析 |
| 3.2.1 无人船舶的固定成本 |
| 3.2.2 无人船舶的运营成本 |
| 3.2.3 无人船舶的航行成本 |
| 3.3 无人船舶收益分析 |
| 3.3.1 无人船舶的盈利模式 |
| 3.3.2 无人船舶的收益分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 无人船舶的风险分析 |
| 4.1 船舶投资风险概述 |
| 4.2 无人船舶的定性风险 |
| 4.2.1 无人船舶的市场风险 |
| 4.2.2 无人船舶的运营风险 |
| 4.2.3 无人船舶的法律风险 |
| 4.3 无人船舶的定量风险分析 |
| 4.3.1 船舶投资风险的分析方法 |
| 4.3.2 净现值法无人船舶投资风险分析 |
| 4.3.3 实物期权法无人船舶投资风险分析 |
| 4.4 无人船舶的风险防范 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 未来航运业的变革 |
| 5.1 企业战略与商业模式的变化 |
| 5.1.1 面向未来的企业战略 |
| 5.1.2 立足创新的商业模式 |
| 5.2 数字化与技术变革 |
| 5.2.1 无人船舶与大数据的应用 |
| 5.2.2 数字化技术变革 |
| 5.3 航运业的可持续发展 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）新兴技术对航运业发展的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 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 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容和结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究结构 |
| 第2章 相关概念界定与理论概述 |
| 2.1 新兴技术概述 |
| 2.1.1 新兴技术的界定 |
| 2.1.2 新兴技术的主要特征 |
| 2.2 新兴技术对航运业的影响概述 |
| 2.2.1 影响航运业的主要新兴技术概述 |
| 2.2.2 新兴技术对航运业的影响现状 |
| 2.3 相关理论方法概述 |
| 2.3.1 因子分析法概述 |
| 2.3.2 系统动力学概述 |
| 第3章 新兴技术对航运业发展影响的系统动力学模型构建 |
| 3.1 新兴技术对航运业发展影响的问题描述 |
| 3.1.1 航运内部系统和外部环境描述 |
| 3.1.2 新兴技术对航运内部系统的影响 |
| 3.1.3 新兴技术对航运外部环境的影响 |
| 3.2 新兴技术影响下的航运内部系统动力学建模 |
| 3.2.1 系统边界确定 |
| 3.2.2 系统假设分析 |
| 3.2.3 系统因果关系分析 |
| 3.2.4 系统模型流程图 |
| 3.3 新兴技术对航运内部系统的外部环境影响预测 |
| 3.3.1 新兴技术对航运内部系统的外部环境影响程度预测 |
| 3.3.2 新兴技术影响下的贸易量预测 |
| 第4章 新兴技术对航运业发展影响的系统动力学仿真 |
| 4.1 航运内部系统设置 |
| 4.1.1 模型参数界定 |
| 4.1.2 模型的主要动力学方程 |
| 4.2 模型检验 |
| 4.2.1 模型结构性检验 |
| 4.2.2 模型有效性检验 |
| 4.3 VENSIM仿真实验 |
| 4.3.1 仿真步骤 |
| 4.3.2 仿真结果 |
| 第5章 新兴技术对航运业发展影响的仿真结果分析 |
| 5.1 固定航运业内部系统不变的仿真结果分析 |
| 5.2 调整航运业内部系统参数的仿真结果对比分析 |
| 5.2.1 政策环境因子控制仿真结果分析 |
| 5.2.2 企业相关因子控制仿真结果分析 |
| 5.3 政策建议 |
| 5.3.1 环境政策建议 |
| 5.3.2 行业政策建议 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 6.2.1 研究的不足之处 |
| 6.2.2 新兴技术对航运业影响的研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、EDI技术在航运业中的应用（论文参考文献）
- [1]M公司华北区竞争战略研究[D]. 李栋. 山东大学, 2021
- [2]区块链提单流通性研究[D]. 周保印. 大连海事大学, 2020(01)
- [3]基于大数据技术的船舶全航程节能控制研究[D]. 郭强. 重庆交通大学, 2020(01)
- [4]基于价值链理论的B公司船舶旅游业务成本控制研究[D]. 王延威. 福建农林大学, 2020(02)
- [5]5G技术在航运业中的应用趋势及对策建议[J]. 赵毅,余娟. 上海船舶运输科学研究所学报, 2020(01)
- [6]英国船舶吨位税制度研究[D]. 王文婷. 大连海事大学, 2019(06)
- [7]基于区块链的多式联运电子“一单制”关键问题研究[D]. 吉雅倩. 北京交通大学, 2019(01)
- [8]基于灰色—神经网络组合模型的中日韩造船订单量预测研究[D]. 陈建文. 厦门大学, 2019(08)
- [9]无人船舶收益风险分析与未来航运业之变革[D]. 沈韬. 上海交通大学, 2018(06)
- [10]新兴技术对航运业发展的影响研究[D]. 曾小玲. 大连海事大学, 2017(06)