| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-13页 |
| ·经济预测常识 | 第11页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 混沌的基本概念以及本质特征 | 第13-21页 |
| ·混沌理论概述 | 第13-17页 |
| ·混沌的传统释义 | 第13-14页 |
| ·混沌的科学释义 | 第14页 |
| ·混沌与非线性及混沌系统 | 第14-15页 |
| ·混沌与随机 | 第15-17页 |
| ·混沌的本质特征与混沌概念的界定 | 第17-19页 |
| ·从混沌的李-约克定义看混沌的本质特征 | 第17-18页 |
| ·混沌概念的界定 | 第18-19页 |
| ·混沌研究的意义 | 第19-21页 |
| 第三章 经济混沌理论的基本原理 | 第21-25页 |
| ·经济混沌理论研究概述 | 第21-22页 |
| ·研究内容 | 第21页 |
| ·研究方法 | 第21-22页 |
| ·经济混沌的可预测性原理 | 第22-25页 |
| ·经济混沌的定性预测与定量预测 | 第22页 |
| ·吸引子及其分类 | 第22-23页 |
| ·经济混沌预测原理 | 第23-25页 |
| 第四章 混沌BP神经网络预测模型 | 第25-40页 |
| ·神经网络概述 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络 | 第26-33页 |
| ·BP神经网络概述 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第27-28页 |
| ·BP算法的不足与改进 | 第28-33页 |
| ·混沌BP神经网络 | 第33-38页 |
| ·混沌神经网络概述 | 第33页 |
| ·混沌神经网络研究方法 | 第33-34页 |
| ·混沌神经网络的应用 | 第34页 |
| ·混沌BP神经网络混合算法 | 第34-38页 |
| ·BP神经网络与混沌BP神经网络性能比较 | 第38-40页 |
| ·XOR问题 | 第38页 |
| ·XOR问题的神经网络设计 | 第38页 |
| ·仿真比较 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第五章 基于LYAPUNOV指数和CBP的混沌时序预测模型 | 第40-49页 |
| ·混沌时间序列的LYAPUNOV指数 | 第40-42页 |
| ·重构相空间 | 第40-41页 |
| ·最大Lyapunov指数的计算 | 第41-42页 |
| ·建立预测模型 | 第42-43页 |
| ·算例分析 | 第43-49页 |
| ·BP算法实例应用 | 第44-46页 |
| ·基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型实例应用 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |