| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文的研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 论文研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 论文的主要创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 灰色系统与连续空间蚁群算法基本理论 | 第16-30页 |
| 2.1 灰色系统理论 | 第16-21页 |
| 2.1.1 灰色序列算子生成 | 第16-19页 |
| 2.1.2 GM(1,1)模型的适用范围及精度检验 | 第19-21页 |
| 2.2 蚁群算法基本理论 | 第21-29页 |
| 2.2.1 蚁群算法的建模与实现 | 第21-26页 |
| 2.2.2 连续空间蚁群算法 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于背景值对GM(1,1)模型预测精度的改进 | 第30-35页 |
| 3.1 传统GM(1,1)模型建模过程 | 第30-32页 |
| 3.2 对传统GM(1,1)模型背景值产生误差的原因分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于改进背景值的IGM(1,1)模型构建 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于连续空间蚁群算法对IGM(1,1)模型参数的改进 | 第35-39页 |
| 4.1 改进灰色模型的基本思路 | 第35页 |
| 4.2 传统GM(1,1)模型参数缺陷分析 | 第35-36页 |
| 4.3 基于蚁群算法的ACOGM(1,1)建模过程 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 ACOGM(1,1)模型在植物百里香枝条长度预测中的应用 | 第39-49页 |
| 5.1 内蒙古地区百里香生长的现状分析 | 第39-40页 |
| 5.2 百里香的应用价值 | 第40-41页 |
| 5.3 常用预测方法的介绍 | 第41-42页 |
| 5.4 仿真实验 | 第42-47页 |
| 5.4.1 数据及仿真实验环境 | 第42-43页 |
| 5.4.2 传统GM(1,1)模型的仿真过程 | 第43-44页 |
| 5.4.3 IGM(1,1)模型的仿真过程 | 第44-46页 |
| 5.4.4 ACOGM(1,1)模型的仿真过程 | 第46-47页 |
| 5.5 仿真实验结果对比分析 | 第47-48页 |
| 5.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-52页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 6.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
