基于贝叶斯网络的时间序列预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 石油价格预测的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 贝叶斯网络的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文内容及安排 | 第12-14页 |
| 第2章 贝叶斯网络 | 第14-35页 |
| 2.1 贝叶斯网络的定义和相关概念 | 第14页 |
| 2.2 概率图模型概念 | 第14-15页 |
| 2.3 静态贝叶斯网络 | 第15-18页 |
| 2.4 贝叶斯网络推理算法 | 第18-19页 |
| 2.4.1 精确推理 | 第18-19页 |
| 2.4.2 近似推理 | 第19页 |
| 2.5 贝叶斯网络学习问题 | 第19-24页 |
| 2.5.1 参数学习 | 第20-22页 |
| 2.5.2 结构学习 | 第22-24页 |
| 2.6 动态贝叶斯网络 | 第24-29页 |
| 2.7 动态贝叶斯网络推理问题 | 第29-31页 |
| 2.8 动态贝叶斯网络参数学习 | 第31-35页 |
| 第3章 石油价格影响因素分析 | 第35-38页 |
| 3.1 石油的商品属性——供需关系决定油价方向 | 第35页 |
| 3.2 石油库存——影响油价波动预期 | 第35-36页 |
| 3.3 汇率因素——影响油价的实际高低 | 第36页 |
| 3.4 世界经济发展状况——促进油价阶段性调整 | 第36-37页 |
| 3.5 其他因素 | 第37-38页 |
| 第4章 模型的实现及计算 | 第38-46页 |
| 4.1 数据预处理 | 第38页 |
| 4.2 离群点的检验与处理 | 第38-39页 |
| 4.3 预测模型的建立 | 第39-42页 |
| 4.4 预测结果 | 第42-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
