| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究动态及已有的研究方法 | 第10-13页 |
| 1.3.1 数据挖掘应用重要性 | 第10-11页 |
| 1.3.2 回归模型在农产品领域中的应用进展 | 第11页 |
| 1.3.3 时间序列在农产品预测中的研究及应用进展 | 第11-12页 |
| 1.3.4 数据挖掘在农产品领域分析的研究及应用进展 | 第12-13页 |
| 1.4 问题的解决方法 | 第13-14页 |
| 1.4.1 解决的方法 | 第13页 |
| 1.4.2 解决问题过程 | 第13-14页 |
| 1.5 研究范围及本文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 市场价格的分析 | 第17-23页 |
| 2.1 总述 | 第17-19页 |
| 2.2 影响因素分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 经济因素 | 第19-21页 |
| 2.2.2 环境因素 | 第21-23页 |
| 第三章 实例搭建模型及初步的结果分析 | 第23-45页 |
| 3.1 数据来源介绍 | 第23页 |
| 3.2 时间序列建模 | 第23-31页 |
| 3.2.1 基本介绍 | 第23页 |
| 3.2.2 时间序列模型 | 第23-26页 |
| 3.2.3 时间序列模型的初步选取 | 第26-28页 |
| 3.2.4 模型的充分性检验 | 第28-30页 |
| 3.2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3.3 神经网络建模 | 第31-34页 |
| 3.3.1 神经网络的基本介绍 | 第31页 |
| 3.3.2 神经网络的发展历程 | 第31页 |
| 3.3.3 神经网络类型及工作原理总述 | 第31-34页 |
| 3.3.4 模型训练 | 第34页 |
| 3.3.5 模型检验 | 第34页 |
| 3.3.6 模型预测 | 第34页 |
| 3.4 神经网络模型搭建及结果分析 | 第34-45页 |
| 3.4.1 基本描述 | 第34-35页 |
| 3.4.2 选取指标 | 第35页 |
| 3.4.3 模型构建 | 第35-36页 |
| 3.4.4 模型评价指标的初步选取 | 第36-37页 |
| 3.4.5 结果初步分析 | 第37-39页 |
| 3.4.6 结果深入分析 | 第39-45页 |
| 第四章 分析及预测 | 第45-49页 |
| 4.1 结果分析 | 第45页 |
| 4.2 模型最终选取 | 第45-46页 |
| 4.3 最终预测 | 第46-49页 |
| 第五章 全文总结 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 改进和不足 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |