| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·创新之处与应用价值 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 预测模型理论 | 第13-22页 |
| ·数据预测模型 | 第13-16页 |
| ·数据预测的基本理论 | 第13-14页 |
| ·预测模型的构建过程及注意问题 | 第14-16页 |
| ·预测模型质量评估 | 第16页 |
| ·时间序列预测模型 | 第16-21页 |
| ·时间序列预测概念 | 第16-17页 |
| ·时间序列的构成因素 | 第17-19页 |
| ·时间序列分析模型构成 | 第19-20页 |
| ·时间序列预测模型研究现状 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 灰色模型及其改进 | 第22-34页 |
| ·灰色模型基本理论 | 第22-25页 |
| ·灰色模型概述 | 第22-24页 |
| ·灰色模型在预测领域中的应用 | 第24-25页 |
| ·GM(1,1)模型预测过程 | 第25-27页 |
| ·GM(1,1)模型的缺陷 | 第27-28页 |
| ·GM(1,1)模型的改进 | 第28-29页 |
| ·IGM 模型实例预测 | 第29-32页 |
| ·IGM 模型预测评价 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 人工神经网络模型理论及其预测应用 | 第34-49页 |
| ·人工神经网络模型理论 | 第34-41页 |
| ·人工神经网络概念及基本模型 | 第34-36页 |
| ·BP 人工神经网络结构及工作原理 | 第36-38页 |
| ·BP 人工神经网络在医学预测领域的应用现状 | 第38-39页 |
| ·MATLAB 环境下BP 人工神经网络预测过程及技术特点 | 第39-41页 |
| ·BP 人工神经网络模型实例预测 | 第41-46页 |
| ·BP 人工神经网络模型参数选择原则 | 第41-42页 |
| ·BP 人工神经网络模型MATLAB 程序预测过程 | 第42-43页 |
| ·BP 人工神经网络工具箱预测操作过程 | 第43-46页 |
| ·BP 人工神经网络模型预测评价 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 一种改进的组合预测模型及其应用 | 第49-60页 |
| ·组合预测模型基本理论及研究现状 | 第49-51页 |
| ·组合预测模型的改进 | 第51-54页 |
| ·灰色模型的优缺点 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络模型的优缺点 | 第52页 |
| ·灰色模型与人工神经网络模型组合的合理性 | 第52-53页 |
| ·组合预测模型的改进 | 第53-54页 |
| ·改进组合预测模型结构及其建模原理 | 第54-55页 |
| ·改进组合预测模型的应用 | 第55-57页 |
| ·改进组合预测模型应用效果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第73页 |