【摘 要】
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为构建港口物流需求预测指标体系，将经济发展规模、产业结构、进出口贸易情况、社会消费状况等腹地经济指标作为输入指标，将港口货物吞吐量和集装箱吞吐量等港口物流需求指标作为输出指标，应用Pearson相关分析法对输入和输出指标的相关性进行分析，得出所有指标的相关性均大于0.83,P值均小于0.01,表明上述指标之间存在强相关性和高显著性。在此基础上，建立由上述指标组成的物流需求BP神经网络预测模型。最后
【基金项目】
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2022年福建省职业教育研究课题项目（GB2022028）； 2022年全国高校、职业院校物流教改教研课题项目（JZW2022270）；
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为构建港口物流需求预测指标体系，将经济发展规模、产业结构、进出口贸易情况、社会消费状况等腹地经济指标作为输入指标，将港口货物吞吐量和集装箱吞吐量等港口物流需求指标作为输出指标，应用Pearson相关分析法对输入和输出指标的相关性进行分析，得出所有指标的相关性均大于0.83,P值均小于0.01,表明上述指标之间存在强相关性和高显著性。在此基础上，建立由上述指标组成的物流需求BP神经网络预测模型。最后以泉州港为例，采用BP神经网络模型预测泉州港的港口物流需求，并与多元线性回归预测模型预测的结果进行比较，结果表明BP神经网络预测模型的精准性和稳定性更高。
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