| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究目的及意义 | 第7-8页 |
| ·几种不确定性方法 | 第8-9页 |
| ·随机不确定性 | 第8页 |
| ·模糊不确定性 | 第8-9页 |
| ·灰色不确定性 | 第9页 |
| ·灰色系统理论的产生和发展现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·研究的技术路线和方法 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 灰色系统基本概念 | 第15-21页 |
| ·序列算子 | 第15-18页 |
| ·序列光滑条件 | 第18页 |
| ·灰指数规律 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 灰色预测模型GM(1,1)及方法体系 | 第21-31页 |
| ·GM(1,1)模型的基本形式 | 第21-22页 |
| ·GM(1,1)的主要类型 | 第22-25页 |
| ·残差GM(1,1)模型 | 第22-23页 |
| ·部分信息GM(1,1)模型 | 第23-24页 |
| ·新陈代谢GM(1,1)模型 | 第24-25页 |
| ·GM(1,1)建模可行性判断 | 第25页 |
| ·GM(1,1)模型的适用范围 | 第25-26页 |
| ·GM(1,1)模型的检验 | 第26-28页 |
| ·GM(1,1)预测的一般过程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 灰色系统GM(1,1)模型的改进与灰色指数平滑模型 | 第31-43页 |
| ·灰色预测模型的改进 | 第31-38页 |
| ·改进的必要性 | 第31-32页 |
| ·改进的灰色GM(1,1)模型 | 第32-37页 |
| ·建模实例 | 第37-38页 |
| ·灰色指数平滑模型 | 第38-42页 |
| ·指数平滑法 | 第38-39页 |
| ·灰色指数平滑模型 | 第39-40页 |
| ·建模实例 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 灰色统计模型研究 | 第43-59页 |
| ·灰色回归模型 | 第43-46页 |
| ·多元回归分析 | 第43-44页 |
| ·灰色回归模型 | 第44-46页 |
| ·灰色回归模型实例分析 | 第46-52页 |
| ·灰色关联分析应用 | 第46-50页 |
| ·灰色回归模型应用研究 | 第50-52页 |
| ·灰色主成分模型 | 第52-58页 |
| ·模型的建立 | 第52-53页 |
| ·应用实例 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本研究得出的结论 | 第59页 |
| ·本研究的创新点 | 第59-60页 |
| ·进一步的研究工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 摘要 | 第65-67页 |
| ABSTRACT | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 导师及作者简介 | 第70-71页 |