基于灰色预测模型的老龄人口预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第8-11页 |
| 1.2.1 灰色系统理论 | 第8-9页 |
| 1.2.2 序列的光滑性 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 灰色预测模型 | 第13-20页 |
| 2.1 GM(1,1)模型 | 第13-15页 |
| 2.2 GM(1,1)模型精度的检验 | 第15-17页 |
| 2.2.1 后验差检验 | 第15-16页 |
| 2.2.2 相对误差检验 | 第16-17页 |
| 2.2.3 关联度检验 | 第17页 |
| 2.3 残差GM(1,1)模型 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 GM(1,1)模型的优化 | 第20-30页 |
| 3.1 序列处理角度的优化 | 第20-23页 |
| 3.1.1 线性函数变化 | 第20-21页 |
| 3.1.2 复合函数变换 | 第21-23页 |
| 3.1.3 函数变化中的参数确定 | 第23页 |
| 3.2 模型改进角度的优化 | 第23-25页 |
| 3.3 灰色组合预测模型 | 第25-29页 |
| 3.3.1 灰色线性回归组合模型 | 第25-27页 |
| 3.3.2 灰色-人工神经网络模型 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 老龄人口预测 | 第30-40页 |
| 4.1 实验数据 | 第30-31页 |
| 4.2 模型检验 | 第31-37页 |
| 4.2.1 原始GM(1,1)模型 | 第31-32页 |
| 4.2.2 优化的GM(1,1)模型 | 第32-33页 |
| 4.2.3 灰色-人工神经网络模型 | 第33-36页 |
| 4.2.4 灰色线性回归组合模型 | 第36-37页 |
| 4.3 误差分析 | 第37-38页 |
| 4.4 老龄人口预测 | 第38-39页 |
| 4.5 实验结论 | 第39-40页 |
| 结论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
