神经网络技术在煤化工行业产品价格预测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·研究背景与意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·主要研究内容 | 第8-9页 |
| ·本文结构 | 第9-10页 |
| 第二章 时间序列预测理论基础 | 第10-17页 |
| ·时间序列特征及分类 | 第10-11页 |
| ·非线性时间序列预测 | 第11-16页 |
| ·非线性时间序列的发展阶段和特点 | 第11页 |
| ·非线性时间序列的相空间重构 | 第11-12页 |
| ·煤化工产品价格时间序列的非线性检验 | 第12-14页 |
| ·延迟时间τ和嵌入维数m的选择 | 第14-15页 |
| ·非线性时间序列的预测方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 人工神经网络预测理论基础 | 第17-27页 |
| ·人工神经网络概念及特征 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络基本原理及算法 | 第19-23页 |
| ·BP神经网络标准学习算法 | 第19-22页 |
| ·BP神经网络学习算法改进 | 第22-23页 |
| ·基于BP网络的时间序列预测方法 | 第23-26页 |
| ·BP神经网络用于单变量时间序列预测 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络用于多变量时间序列预测 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络用于时间序列预测步骤 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 煤化工行业产品价格预测的神经网络模型 | 第27-52页 |
| ·煤化工行业产品价格预测的方法 | 第27页 |
| ·煤化工行业产品价格预测的评价指标 | 第27-29页 |
| ·用于价格预测模型的样本确定 | 第29-30页 |
| ·数据预处理 | 第30-40页 |
| ·煤化工产品价格预测模型中输入输出变量的选取 | 第30-31页 |
| ·煤化工产品价格预测模型中异常数据的检测及调整 | 第31-35页 |
| ·训练样本数的选取 | 第35-37页 |
| ·训练样本的归一化处理 | 第37-40页 |
| ·煤化工行业产品价格预测的BP神经网络模型 | 第40-50页 |
| ·延迟时间τ和嵌入维数m的选取应用 | 第40-42页 |
| ·神经网络模型的训练和测试 | 第42-46页 |
| ·模型的有效性检验 | 第46-47页 |
| ·神经网络模型的预测结果 | 第47-48页 |
| ·神经网络模型与其他模型预测结果的比较 | 第48-50页 |
| ·煤化工行业产品价格预测的BP神经网络模型评价 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 系统设计及实现 | 第52-60页 |
| ·系统概述 | 第52-53页 |
| ·价格预测系统体系架构 | 第53页 |
| ·价格预测系统功能结构 | 第53-55页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第55-59页 |
| ·时间序列数据处理技术 | 第55-57页 |
| ·神经网络建模技术与J2EE接口 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
