| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-19页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-19页 |
| ·论文研究目的与意义 | 第19-20页 |
| ·论文的研究目的 | 第19页 |
| ·论文的研究意义 | 第19-20页 |
| ·论文的研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 客运量预测及方法综述 | 第21-31页 |
| ·客运量预测 | 第21-26页 |
| ·客运量预测的概念 | 第21页 |
| ·预测的特点 | 第21-22页 |
| ·预测的思路与步骤 | 第22-23页 |
| ·影响客运量的因素 | 第23-25页 |
| ·影响因素的选取 | 第25-26页 |
| ·常用客运量预测方法与模型 | 第26-30页 |
| ·回归分析预测模型 | 第26-27页 |
| ·指数平滑预测模型 | 第27-28页 |
| ·BP网络模型 | 第28-29页 |
| ·定性预测法 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 灰色-广义回归神经网络模型的建立 | 第31-42页 |
| ·广义回归神经网络 | 第31-34页 |
| ·理论基础 | 第31-32页 |
| ·网络结构 | 第32-34页 |
| ·广义回归神经网络在客运量预测中的运用可行性分析 | 第34-35页 |
| ·广义回归神经网络模型的优点 | 第34-35页 |
| ·模型的MATLAB实现 | 第35页 |
| ·灰色-广义回归神经网络模型的建模思路 | 第35-36页 |
| ·灰色理论简介 | 第35-36页 |
| ·建模基本思路 | 第36页 |
| ·灰色-广义回归神经网络模型结构 | 第36-38页 |
| ·并联型结构 | 第37页 |
| ·串联型结构 | 第37-38页 |
| ·嵌入型结构 | 第38页 |
| ·基于回归分析的灰色-广义回归神经网络预测模型建立 | 第38-40页 |
| ·基于时间序列的灰色-广义回归神经网络预测模型建立 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 灰色-广义回归神经网络模型的实现 | 第42-50页 |
| ·影响因素的确定 | 第42页 |
| ·数据预处理 | 第42-44页 |
| ·平滑参数的确定 | 第44-45页 |
| ·输入神经元数目的确定 | 第45-47页 |
| ·输入神经元数目确定的方法 | 第45-46页 |
| ·客运量预测中的输入神经元数目确定准则 | 第46-47页 |
| ·预测结果检验 | 第47-49页 |
| ·拟合检验 | 第48页 |
| ·外推检验 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实证研究 | 第50-60页 |
| ·历史数据资料 | 第50-51页 |
| ·四川省铁路客运量预测 | 第51-57页 |
| ·预测指标的选择 | 第51-52页 |
| ·基于回归分析的灰色-广义回归神经网络模型 | 第52-54页 |
| ·基于时间序列的灰色-广义回归神经网络模型 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第55-56页 |
| ·三次指数平滑模型 | 第56-57页 |
| ·回归预测模型 | 第57页 |
| ·结果分析 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |