| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究对象和研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 主要内容和创新点 | 第14-17页 |
| 第二章 大宗商品价格预测相关理论及研究现状 | 第17-23页 |
| 2.1 大宗商品价格预测相关理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 影响大宗商品价格的相关因素 | 第17页 |
| 2.1.2 大宗商品价格预测的理论前提 | 第17-18页 |
| 2.1.3 价格预测中存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 2.3 模型工具简介 | 第21-23页 |
| 第三章 价格预测方法 | 第23-43页 |
| 3.1 遗传算法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 遗传算法的基本理论 | 第23-25页 |
| 3.1.2 遗传算法工具箱 | 第25-26页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第26-30页 |
| 3.2.1 BP神经网络的基本理论 | 第26-29页 |
| 3.2.2 神经网络工具箱 | 第29-30页 |
| 3.3 遗传算法与神经网络的融合 | 第30-39页 |
| 3.3.1 遗传编码与解码 | 第32-33页 |
| 3.3.2 适应度函数的设计 | 第33-34页 |
| 3.3.3 遗传算子的设计 | 第34-39页 |
| 3.4 其他常用单一预测方法 | 第39-43页 |
| 3.4.1 灰色GM(1,1)预测模型 | 第39-41页 |
| 3.4.2 时间序列预测模型 | 第41-43页 |
| 第四章 模型的确定与预测实验 | 第43-57页 |
| 4.1 样本选取与处理 | 第43-44页 |
| 4.1.1 样本选取 | 第43页 |
| 4.1.2 样本数据的预处理 | 第43-44页 |
| 4.2 单一方法预测方案 | 第44-45页 |
| 4.3 基于遗传算法的BP神经网络模型预测方案 | 第45-52页 |
| 4.3.1 基于遗传算法的BP神经网络模型结构的确定 | 第45-47页 |
| 4.3.2 程序流程图 | 第47页 |
| 4.3.3 程序流程设计 | 第47-52页 |
| 4.4 预测结果及评价 | 第52-57页 |
| 4.4.1 评价指标的选取 | 第52页 |
| 4.4.2 各模型预测结果及评价 | 第52-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简况及联系方式 | 第65-67页 |