| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·预测方法理论研究及现状 | 第8-9页 |
| ·预测方法在卷烟销量预测的发展 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 预测理论与智能算法 | 第11-27页 |
| ·卷烟市场与预测理论 | 第11页 |
| ·传统的预测方法 | 第11-15页 |
| ·时间序列预测法 | 第11-13页 |
| ·灰色预测模型 | 第13-14页 |
| ·回归法 | 第14-15页 |
| ·相关的预测精度的定义 | 第15页 |
| ·智能算法简介 | 第15-27页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15-20页 |
| ·BP 神经网络 | 第20-23页 |
| ·粒子群算法简介 | 第23-27页 |
| 第三章 基于 PSO 改进的 BP 算法及销量预测 | 第27-37页 |
| ·PSO-BP 算法设计 | 第27-29页 |
| ·算法思想 | 第27页 |
| ·PSO-BP 算法步骤及流程图 | 第27-29页 |
| ·PSO-BP 算法在卷烟销量预测中的应用 | 第29-37页 |
| ·卷烟销量的影响因素 | 第29-30页 |
| ·主要影响因素的确定 | 第30-33页 |
| ·销量预测的基本步骤 | 第33-36页 |
| ·预测结果 | 第36-37页 |
| 第四章 服务系统方案设计 | 第37-49页 |
| ·Web 服务系统简介 | 第37-40页 |
| ·系统开发模式的选择[36] | 第37-39页 |
| ·系统框架的选择 | 第39-40页 |
| ·系统模块的设计与实现 | 第40-49页 |
| ·系统需求分析 | 第40-44页 |
| ·系统流程设计 | 第44-45页 |
| ·数据结构设计 | 第45-49页 |
| 结束语 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果及科研工作 | 第55-56页 |