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灰色极限学习机预测算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 论文的选题背景与意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 组合预测算法研究现状第11-13页
        1.2.2 灰色预测算法研究现状第13-14页
        1.2.3 极限学习机算法研究现状第14-15页
    1.3 论文的主要工作及内容第15-17页
第2章 预测算法研究第17-27页
    2.1 灰色预测算法第17-20页
        2.1.1 灰色预测灰色生成第18-19页
        2.1.2 灰色预测模型建模原理第19-20页
    2.2 极限学习机算法第20-23页
        2.2.1 极限学习机理论第20页
        2.2.2 极限学习机算法描述第20-22页
        2.2.3 极限学习机激活函数第22-23页
    2.3 组合预测方法第23-26页
        2.3.1 组合预测原理第23页
        2.3.2 组合预测分类第23-25页
        2.3.3 组合预测的评价指标第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 灰色极限学习机预测算法第27-45页
    3.1 灰色预测算法第27-29页
        3.1.1 灰色预测算法思想第27-28页
        3.1.2 灰色预测算法的基本流程第28-29页
    3.2 极限学习机预测算法第29-30页
        3.2.1 极限学习机算法思想第29页
        3.2.2 极限学习机算法的基本流程第29-30页
    3.3 灰色极限学习机预测算法描述第30-35页
        3.3.1 灰色极限学习机预测算法原理第30-31页
        3.3.2 灰色极限学习机预测算法基本思想第31-33页
        3.3.3 灰色极限学习机预测算法流程第33-35页
    3.4 实验结果及分析第35-44页
        3.4.1 实验测试数据的选取第35-36页
        3.4.2 实验结果及对比第36-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 灰色极限学习机预测算法在TAC-SCM中的应用第45-53页
    4.1 TAC-SCM供应链问题第45-48页
        4.1.1 TAC-SCM的概述第45-47页
        4.1.2 TAC-SCM供应链的预测问题描述第47-48页
    4.2 供应链订单算法的制定第48-50页
        4.2.1 供应链订单算法制定基本理论思想第48-49页
        4.2.2 供应链订单算法制定的基本流程描述第49-50页
    4.3 TAC-SCM比赛的实验结果与分析第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第61页

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