基于聚类分析的成都铁路局集装箱作业节点规划布局研究

论文摘要

目前,我国的铁路集装箱作业节点普遍存在着规模较小、装卸设备落后等问题,明显的制约了集装箱运输的能力和效率,所以做好铁路集装箱作业节点的新建、扩建和改建工是一项重要工作。然而不同规模的铁路集装箱作业节点在路网中所起的作用是不同的,建设成本和经济效益也是不同的,因此,如何规划一个既有路网覆盖性、又能体现区域集中性的集装箱作业节点系统,使其既能够满足铁路集装箱运输需求,又能最大限度的体现经济效益,便是摆在眼前的重要问题。本文首先分析了全路网和成都铁路局的铁路集装箱作业节点分布特点和规模：然后提出了基于聚类分析的集装箱作业节点规模发展论证方法,并详细阐释了该方法的步骤；接下来,文章以成都铁路局下辖集装箱作业节点为研究对象做了实例研究,为保证研究的前瞻性和实用性,对聚类指标体系进行了预测：接下来通过主、客观赋权的方法对原始聚类指标体系进行赋权,后代入计算后得到未经赋权的数据集的聚类结果、经主观赋权的数据集的聚类结果和经客观赋权的数据集的聚类结果,再通过有效性检验择优选用一组聚类结果。文章最后以上述计算结果得出结论,在成都局下辖的集装箱作业节点中,应当集中力量大力建设成都和重庆两个集装箱中心站,充分发挥其物流中心枢纽作用；加快贵州省境内遵义站、福泉站的建设,使其成为区域内枢纽节点；其余的节点则主要起到路网覆盖性作用,现阶段不宜过快发展。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究思路与论文技术路线
• 1.3.1 论文技术路线
• 1.3.2 研究思路
• 第二章 集装箱作业节点概述
• 2.1 集装箱作业节点概述
• 2.1.1 集装箱作业节点的分类
• 2.1.2 铁路集装箱作业节点的开办条件
• 2.2 现有集装箱作业节点分布及规模情况
• 2.2.1 我国集装箱作业节点分布及规模现状
• 2.2.2 成都铁路局下辖铁路集装箱作业节点情况概述
• 2.3 对铁路集装箱作业节点进行规模研究的意义
• 2.4 本章小结
• 第三章 聚类分析方法
• 3.1 聚类方法概述
• 3.1.1 聚类分析的分类及算法
• 3.1.2 聚类分析基本知识
• 3.2 系统聚类法基本原理
• 3.2.1 系统聚类法的聚类步骤
• 3.2.2 不同距离定义的系统聚类法
• 3.3 本章小结
• 第四章 集装箱作业节点规模确定的方法
• 4.1 集装箱作业节点规模确定方法的建模思想
• 4.2 集装箱作业节点规模确定的研究步骤
• 4.2.1 合理构建聚类指标体系
• 4.2.2 基于赋权指标体系的系统聚类分析思想
• 4.2.3 SPSS软件的程序实现
• 4.2.4 聚类的有效性检验
• 4.3 本章小结
• 第五章 聚类指标体系的预测和赋权研究
• 5.1 聚类指标体系预测研究
• 5.1.1 基本预测思路
• 5.1.2 预测方法概述
• 5.1.3 聚类指标值的预测
• 5.2 聚类指标体系的赋权研究
• 5.2.1 聚类指标的权重分配原则
• 5.2.2 聚类指标的主观赋权
• 5.2.3 聚类指标体系的客观赋权
• 5.3 本章小结
• 第六章 成都铁路局集装箱作业节点类型确定
• 6.1 项目的系统聚类分析
• 6.1.1 研究对象的确定
• 6.1.2 聚类指标体系的初建
• 6.1.3 聚类指标体系筛选
• 6.1.4 聚类分析
• 6.2 基于不同赋权的数据集聚类结果比较
• 6.2.1 未经赋权处理数据集聚类结果
• 6.2.2 经客观赋权处理数据集聚类结果
• 6.2.3 经主观赋权处理数据集聚类结果
• 6.3 聚类结果的有效性检验及择优
• 6.3.1 不同赋权数据集的聚类结果有效性检验
• 6.3.2 不同赋权的数据集聚类结果择优
• 6.4 成都铁路局下辖集装箱作业节点发展对策建议
• 6.4.1 分类结果的解读
• 6.4.2 第一类节点发展建议
• 6.4.3 第二类节点发展建议
• 6.4.4 第三类节点发展建议
• 6.5 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
• 附录