港口建设项目中经济预测方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第7页 |
| ·经济预测的基本原理 | 第7-12页 |
| ·经济预测的基本概念 | 第7-8页 |
| ·经济预测的重要意义 | 第8-9页 |
| ·经济预测的种类 | 第9页 |
| ·经济预测的方法和步骤 | 第9-11页 |
| ·经济预测的发展及现状 | 第11-12页 |
| ·港口吞吐量预测的研究现状 | 第12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 基于遗传算法的神经网络模型 | 第14-31页 |
| ·人工神经网络 | 第14-22页 |
| ·人工神经网络简述 | 第14-18页 |
| ·BP神经网络模型 | 第18-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-27页 |
| ·遗传算法简介 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的运行过程 | 第23-27页 |
| ·基于遗传算法的神经网络模型 | 第27-31页 |
| ·基于遗传算法的BP神经网络的基本思想 | 第27页 |
| ·基于遗传算法的BP神经网络的实现方法 | 第27-31页 |
| 第三章 灰色模型 | 第31-39页 |
| ·概 述 | 第31-32页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第31页 |
| ·灰色预测 | 第31-32页 |
| ·灰预测模型 | 第32-35页 |
| ·定义型GM(1,1)的形式 | 第32-33页 |
| ·GM(1,1)模型参数的辨识 | 第33-35页 |
| ·数列灰预测 | 第35-39页 |
| ·数列灰预测的基本方法 | 第35-37页 |
| ·数列灰预测模型的改进 | 第37-39页 |
| 第四章 线性回归模型 | 第39-55页 |
| ·一元线性回归 | 第39-45页 |
| ·一元线性回归的模型 | 第39-40页 |
| ·一元线性回归模型参数的估计方法 | 第40-42页 |
| ·一元线性回归模型的检验 | 第42-45页 |
| ·多元线性回归 | 第45-55页 |
| ·回归参数的最小二乘估计 | 第46-48页 |
| ·模型的统计检验 | 第48-55页 |
| 第五章 组合预测模型 | 第55-61页 |
| ·组合预测概述 | 第55-56页 |
| ·不变权重组合预测模型的建立 | 第56-57页 |
| ·优化加权系数算法 | 第57-61页 |
| ·最优性条件 | 第57-58页 |
| ·二次规划 | 第58-61页 |
| 第六章 实例分析 | 第61-74页 |
| ·天津港的性质和功能 | 第61-62页 |
| ·腹地经济发展 | 第62-66页 |
| ·直接经济腹地发展目标 | 第62页 |
| ·间接经济腹地发展目标 | 第62页 |
| ·相关行业发展趋势分析 | 第62-66页 |
| ·吞吐量预测 | 第66-74页 |
| ·基于遗传算法的神经网络模型预测 | 第66-68页 |
| ·灰色模型预测 | 第68-70页 |
| ·多元线性回归模型预测 | 第70-72页 |
| ·组合预测 | 第72-73页 |
| ·预测与结果分析 | 第73-74页 |
| 第七章 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
