基于ARIMA与SVM组合模型的煤炭价格预测

摘要	第3-4页
ABSTRACT	第4页
第1章 绪论	第6-14页
1.1 研究背景和意义	第6-9页
1.2 国内外相关研究现状	第9-12页
1.3 论文研究内容	第12-14页
第2章 相关建模方法	第14-26页
2.1 ARIMA模型	第14-16页
2.2 支持向量机（SVM）	第16-21页
2.3 粒子群（PSO）优化算法	第21-26页
第3章 基于ARIMA模型的煤炭价格预测	第26-38页
3.1 数据来源与评价指标	第26页
3.2 煤炭价格时间序列的平稳性检验	第26-29页
3.3 模型的识别与定阶	第29-34页
3.4 ARIMA模型的检验	第34-36页
3.5 煤炭价格的预测	第36-38页
第4章 煤炭价格预测的PSO-SVM模型	第38-42页
4.1 数据获取与预处理	第38页
4.2 SVM中的参数分析	第38页
4.3 PSO的SVM参数优化	第38-39页
4.4 仿真实验与结果分析	第39-42页
第5章 基于ARIMA与SVM的煤炭价格组合预测	第42-48页
5.1 组合预测方法	第42-44页
5.1.1 串联型组合模型	第42-43页
5.1.2 并联型组合模型	第43-44页
5.2 组合模型仿真实验	第44-45页
5.3 实验结果比较分析	第45-48页
第6章 总结与展望	第48-50页
6.1 总结	第48页
6.2 展望	第48-50页
参考文献	第50-54页
附录 完成的论文和参与的科研项目	第54-56页
致谢	第56页