时间序列加法模型的分解预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·时间序列分解的背景 | 第11-12页 |
| ·面临的问题和主要工作 | 第12-14页 |
| ·章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 加法模型中各分量的检验 | 第15-24页 |
| ·趋势项检验 | 第15-16页 |
| ·季节项检验的自相关函数法 | 第16-19页 |
| ·循环周期项检验的周期图法 | 第19-24页 |
| 第3章 趋势项的分离和预测 | 第24-42页 |
| ·移动平均预测法 | 第24-25页 |
| ·简单移动平均法 | 第24页 |
| ·加权移动平均法 | 第24-25页 |
| ·线性二次移动平均法 | 第25页 |
| ·移动平均法 | 第25-29页 |
| ·最小二乘法 | 第29-32页 |
| ·多次差分法 | 第32-36页 |
| ·三段总和法 | 第36-38页 |
| ·灰色模型法 | 第38-39页 |
| ·分离趋势项的选择方法 | 第39-42页 |
| ·直观辨认法 | 第39-40页 |
| ·历史数据特征分析法 | 第40-42页 |
| 第4章 季节项的拟合与预测 | 第42-53页 |
| ·趋势外推分离预测法 | 第42-45页 |
| ·改进的趋势外推分离预测法 | 第45-48页 |
| ·季节指数平滑法 | 第48-53页 |
| 第5章 循环周期项的拟合与预测 | 第53-63页 |
| ·周期图法 | 第53-55页 |
| ·方差分析周期外推法 | 第55-58页 |
| ·数值逼近周期外推法 | 第58-63页 |
| 第6章 随机项的预测 | 第63-71页 |
| ·平稳性检验 | 第63-66页 |
| ·平稳性的参数检验法 | 第63-65页 |
| ·平稳性的非参数检验法 | 第65-66页 |
| ·平稳过程的预测 | 第66-71页 |
| ·投影定理 | 第66-67页 |
| ·闭包和正交集 | 第67-68页 |
| ·条件期望和最佳线性预报 | 第68-69页 |
| ·最佳线性预报的新息递归算法 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 | 第79页 |
