| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 论文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第13-23页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第13-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘定义及流程 | 第13-15页 |
| 2.1.2 数据挖掘研究内容 | 第15-17页 |
| 2.2 时间序列分析挖掘 | 第17-22页 |
| 2.2.1 时间序列分析基本概念 | 第17页 |
| 2.2.2 指数平滑法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 人工神经网络法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 Box-Jenkins法 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于ARIMA模型的预测分析 | 第23-37页 |
| 3.1 ARIMA模型基本概念 | 第23-24页 |
| 3.2 ARIMA建模流程 | 第24-30页 |
| 3.2.1 序列平稳化处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型识别 | 第26-28页 |
| 3.2.3 模型诊断 | 第28-30页 |
| 3.2.4 模型预测评估 | 第30页 |
| 3.3 ARIMA模型在农产品价格预测体系中的应用 | 第30-35页 |
| 3.3.1 ARIMA模型在农产品价格预测体系中的可行性分析 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于ARIMA模型的实证案例分析 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 含修正因子的ARIMA模型改进 | 第37-47页 |
| 4.1 影响我国农产品价格波动因素分析 | 第37-38页 |
| 4.2 协整检验:确定变量之间的长期稳定关系 | 第38-40页 |
| 4.3 修正误差模型 | 第40-41页 |
| 4.4 误差修正模型在农产品价格预测体系中的应用 | 第41-45页 |
| 4.4.1 基于误差修正模型的实证案例分析 | 第41-44页 |
| 4.4.2 误差修正模型与ARIMA模型对比分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 农产品价格预测系统设计方案 | 第47-57页 |
| 5.1 系统总体概述 | 第47页 |
| 5.2 系统需求分析 | 第47-49页 |
| 5.3 系统预测流程 | 第49-51页 |
| 5.4 技术实现及框架模式 | 第51-53页 |
| 5.4.1 技术实现 | 第51-52页 |
| 5.4.2 框架模式 | 第52-53页 |
| 5.5 系统运行测试 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |