| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文内容与章节安排 | 第9-10页 |
| 1.3.1 方法选取 | 第9-10页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第10页 |
| 1.4 本文创新点 | 第10-12页 |
| 第二章 五种单项预测方法的基本理论 | 第12-22页 |
| 2.1 多重线性回归模型预测建模机理 | 第12-13页 |
| 2.2 灰色理论 | 第13-15页 |
| 2.2.1 灰色预测GM(1,1)模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 灰色预测GM(1,n)模型 | 第14-15页 |
| 2.3 指数平滑预测法 | 第15-16页 |
| 2.4 灰色神经网络的基本方法 | 第16-19页 |
| 2.5 遗传算法优化灰色神经网络 | 第19-22页 |
| 第三章 单项预测方法在石油消费量预测中的应用举例 | 第22-33页 |
| 3.1 数据来源及描述 | 第22-23页 |
| 3.2 灰色预测模型及指数平滑模型在石油消费总量预测中的应用 | 第23-25页 |
| 3.3 多重线性回归方法在石油消费总量预测中的应用 | 第25-26页 |
| 3.4 灰色神经网络在石油消费总量预测中的应用 | 第26-28页 |
| 3.5 遗传算法优化灰色神经网络在石油消费总量预测中的应用 | 第28-30页 |
| 3.6 五种模型的最终模拟结果比较 | 第30-33页 |
| 第四章 组合预测模型的实例研究及应用 | 第33-46页 |
| 4.1 组合预测的提出 | 第33页 |
| 4.2 组合预测的基本思想与基本模型 | 第33-34页 |
| 4.3 以预测误差平方和达到最小的线性组合预测模型 | 第34-35页 |
| 4.4 预测效果的评价 | 第35-36页 |
| 4.5 基于五种单项预测方法在石油消费总量预测中的应用 | 第36-37页 |
| 4.6 线性组合预测模型在石油消费总量预测中的应用 | 第37-38页 |
| 4.7 不同模型之间的预测结果对比分析 | 第38-44页 |
| 4.7.1 表4.1结果分析 | 第38-41页 |
| 4.7.2 表4.2结果分析 | 第41-43页 |
| 4.7.3 表4.3结果分析 | 第43-44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 在学期间的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
