1.5　本文的章节安排

第1章为绪论。介绍了本文的选题背景及意义，回顾国内外航空运输战略联盟总体研究现状，阐述了几个重要的相关概念，最后介绍了本文的章节安排。

第2章为航空物流战略联盟稳定性相关研究综述及理论观点。文献综述对国内外文献分别进行研究综述工作，另外有侧重地选取专题方向进行综述。通过对航空物流、系统稳定性、物流战略联盟、战略联盟稳定性相关研究文献的研究与分析，确立本研究的理论支撑、研究范围以及切入口。专题研究文献综述选取航空物流发展、稳定性理论、物流能力、物流战略联盟稳定性几个专题方向展开。文献综述全面探讨了航空物流发展的基本理论问题，借鉴多领域稳定性理论，坚持理论指导实践，尝试构建航空物流战略联盟的稳定性理论体系，提出了稳定性成长理论和二维稳定面理论。

第3章为航空物流战略联盟稳定性影响因素识别及数据调查。综合使用归纳总结、发展演化仿真、行为事件访谈三种方法全面梳理并识别11项稳定性影响因素。针对11项影响因素的数据设计了航空物流战略联盟稳定性负荷量表并开展数据调查。

第4章为航空物流战略联盟稳定性分类及判别概念模型。提出了航空物流战略联盟组成基本结构，并经过对实践专家的二次访谈将稳定性分成了四大类，即随机稳定性、市场稳定性、联盟组合稳定性和多元相关稳定性；1~4分别代表稳定性类型，数字越大稳定性越好，相应的管理难度也会增加。

第5章为航空物流战略联盟稳定性类别判别模型。分别基于改进多元回归方法和贝叶斯方法构建了航空物流战略联盟稳定性类别判别模型。基于改进的多元回归分析方法的平均判别准确率为78.61%，其中对于航空物流战略联盟稳定水平1的判别准确率为66.25%，对于航空物流战略联盟稳定性类型2的判别准确率为95%，对于航空物流战略联盟稳定性类型3的判别准确率为81.67%，对于航空物流战略联盟稳定性类型4的判别准确率为70%。显然此方法最显著的优势就是对于稳定性类型2（市场稳定性）的判别准确率比较精准。采用贝叶斯-费舍尔判别方法构建航空物流战略联盟构成稳定性类型判别模型，以达到对航空物流战略联盟稳定性进行科学分类和预测判别。对基于改进的多元回归分析方法和贝叶斯判别分析方法所构建的两类航空物流战略联盟稳定性类别判别预测模型进行的比较表明，后者对4类航空物流战略联盟稳定性类别的判别准确率整体上优于前者，但针对第二类市场稳定性判别的时候前者具有明显的准确率优势。

第6章为航空物流战略联盟稳定性的控制。基于第5章数学建模获得的稳定性分类判别的判据设计了一整套的稳定性判别-控制流程。从管理实践角度涉及的内容有稳定性控制机制设计和稳定性控制策略两部分，提出了稳定性互补和稳定性协同两大控制机制和四大具体稳定性控制策略。

第7章为全文工作总结与未来展望。 u6+YVEya8027CNFys7gCaXx4g25FLyuJMS+urV38R3ZJOkSFKVd8cIMODZ4fzL8c