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基于IOWA算子的水上交通事故组合预测方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 研究的目的与意义第10-11页
    1.3 水上交通事故预测的国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 国外研究现状第12页
        1.3.2 国内研究现状第12-14页
    1.4 研究内容与技术路线第14-17页
第2章 水上交通事故预测方法研究第17-27页
    2.1 事故预测理论第17-18页
        2.1.1 水上交通事故预测含义第17页
        2.1.2 事故预测要求第17-18页
    2.2 水上交通事故预测方法概述第18-22页
        2.2.1 回归分析预测第18-19页
        2.2.2 事故时间序列预测第19-20页
        2.2.3 灰色理论预测第20页
        2.2.4 马尔可夫预测第20-21页
        2.2.5 神经网络预测第21-22页
    2.3 组合预测第22-26页
        2.3.1 组合预测理论第22-23页
        2.3.2 权系数确定第23-24页
        2.3.3 模型评价准则第24-25页
        2.3.4 水上交通事故组合预测方法第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 集成DEMATEL-ISM-ANP的水上交通事故影响因素分析第27-48页
    3.1 水上交通事故影响因素分析第27-32页
        3.1.1 人为因素第27-28页
        3.1.2 船舶因素第28-29页
        3.1.3 环境因素第29-32页
        3.1.4 管理因素第32页
    3.2 集成的DEMATEL-ISM-ANP结构模型的构建第32-41页
        3.2.1 ISM方法第33-34页
        3.2.2 DEMATEL方法第34-36页
        3.2.3 ANP方法第36-38页
        3.2.4 集成的DEMATEL-ISM-ANP方法第38-41页
    3.3 集成的DEMATEL-ISM-ANP结构模型应用分析第41-47页
        3.3.1 模型计算第41-45页
        3.3.2 结果分析第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 基于IOWA算子的组合预测模型的构建第48-61页
    4.1 单预测模型选取第48页
    4.2 多元灰色预测模型MGM(1,n)第48-55页
        4.2.1 多元灰色预测模型的影响因素指标选取第48-49页
        4.2.2 灰色关联分析第49-50页
        4.2.3 多元灰色预测模型建模第50-53页
        4.2.4 基于背景值优化的水上交通事故多元灰色预测模型第53-55页
    4.3 SARIMA时间序列预测模型第55-57页
    4.4 基于IOWA算子的组合预测模型第57-60页
        4.4.1 IOWA算子第57-58页
        4.4.2 组合预测模型建立第58页
        4.4.3 基于IOWA-MC的组合预测模型第58-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第5章 水上交通事故组合预测的实例应用第61-74页
    5.1 多元灰色预测模型MGM(1,4)第61-65页
        5.1.1 预测模型参数选取第61页
        5.1.2 关联度分析第61-62页
        5.1.3 背景值优化的多元灰色预测模型MGM(1,4)第62-65页
    5.2 SARIMA时间序列预测第65-68页
        5.2.1 事故序列平稳性预处理第65-67页
        5.2.2 模型识别第67页
        5.2.3 模型检验与预测第67-68页
    5.3 组合预测第68-72页
    5.4 模型评价第72-73页
    5.5 未来预测第73页
    5.6 本章小结第73-74页
第6章 结论与展望第74-76页
    6.1 研究结论第74-75页
    6.2 创新点第75页
    6.3 研究展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-83页
攻读硕士期间取得的研究成果第83-84页
附录A第84-87页
附录B第87-88页

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