阐述基于MPA-BP神经网络的货物吞吐量预测在港口管理中的重要性，探讨BP神经网络和MPA算法结合的优势及应用价值，明确本研究的目的与动机
介绍文献综述的目标：梳理MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的研究现状与发展，界定文献综述的范围：涵盖相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
描述文献搜索的具体方法：关键词检索、数据库选择等，列举使用的数据库与检索工具，明确搜索过程中的关键词组合及其逻辑关系，如“MPA-BP神经网络”、“货物吞吐量预测”等
介绍文献筛选的依据：相关性、学术质量、时效性等，阐述文献质量评估的方法与标准：引用次数、发表刊物影响力等，确保选取文献的有效性和权威性
概述BP神经网络和MPA算法的基础理论，阐述货物吞吐量预测模型的基本原理与构建方法，探讨MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的应用理论
按照时间顺序梳理MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍货物吞吐量预测中常用的MPA-BP神经网络算法，阐述模型评估与优化的方法：如交叉验证、超参数调整等，以及这些方法在实际应用中的表现
通过具体案例展示不同MPA-BP神经网络算法在货物吞吐量预测中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景，特别是针对南京港的实际情况
总结当前MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性，特别是在南京港的应用情况
分析货物吞吐量预测在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨MPA-BP神经网络技术在货物吞吐量预测领域的潜在限制与不足，如数据获取难度等
预测MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略，以适应南京港的实际需求
归纳本综述的主要发现与观点，阐述MPA-BP神经网络在货物吞吐量预测中的重要作用与贡献，特别是在南京港的实际应用中
提出对未来研究的期望与建议，探讨MPA-BP神经网络技术在货物吞吐量预测领域的发展前景与实际应用价值，为南京港提供具体的改进建议