| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究目标、研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·研究主要内容及技术路线 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘技术理论 | 第14-36页 |
| ·理论概述 | 第14-18页 |
| ·概念及功能 | 第14-15页 |
| ·基本技术 | 第15-16页 |
| ·工具及应用 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络技术 | 第18-27页 |
| ·技术介绍 | 第18-21页 |
| ·BP 网络算法 | 第21-24页 |
| ·BP 网络模型的Matlab 设计 | 第24-27页 |
| ·时序分析技术 | 第27-36页 |
| ·技术介绍 | 第27-28页 |
| ·自回归滑动平均(ARIMA)模型 | 第28-33页 |
| ·残差自回归(Auto-Regressive)模型 | 第33-36页 |
| 第三章 航空公司全面预算管理 | 第36-46页 |
| ·全面预算管理理论概述 | 第36-38页 |
| ·国外航空公司全面预算管理现状分析 | 第38-41页 |
| ·业务预算 | 第39-41页 |
| ·资本预算 | 第41页 |
| ·对我国航空公司全面预算管理的启示 | 第41页 |
| ·我国航空公司全面预算管理现状分析 | 第41-43页 |
| ·我国航空公司全面预算管理概况 | 第41-42页 |
| ·我国航空公司全面预算管理的特点 | 第42-43页 |
| ·航空公司全面预算管理中的预算编制问题 | 第43-44页 |
| ·如何提高航空公司预算指标的精度 | 第44-45页 |
| ·数据挖掘技术对于改进航空公司全面预算管理的意义 | 第45-46页 |
| 第四章 实例分析 | 第46-74页 |
| ·A 航空公司概况 | 第46页 |
| ·A 航空公司全面预算管理体系 | 第46-51页 |
| ·A 航空公司全面预算管理模式总则 | 第46页 |
| ·A 航空公司全面预算管理框架 | 第46-47页 |
| ·A 航空公司全面预算管理模式 | 第47-51页 |
| ·A 航空公司实施全面预算管理的预测技术需求 | 第51-53页 |
| ·预测技术需求 | 第51页 |
| ·预测指标选取 | 第51-53页 |
| ·基于人工神经网络模型的A 航空公司旅客周转量预测 | 第53-60页 |
| ·影响航空公司旅客运输周转量的主要因素 | 第53页 |
| ·预测模型的Matlab 设计 | 第53-58页 |
| ·预测A 航未来一年的旅客运输周转量 | 第58-60页 |
| ·基于ARIMA 模型的航油价格预测 | 第60-68页 |
| ·航油价格对航空公司的影响 | 第60页 |
| ·我国航油价格制定体系及影响因素分析 | 第60-61页 |
| ·基于ARIMA 模型的航油价格建模设计 | 第61-67页 |
| ·序列预测 | 第67-68页 |
| ·基于AUTO-REGRESSION 模型的汇率预测 | 第68-74页 |
| ·汇率变动对航空公司的影响 | 第68页 |
| ·基于Auto-Regression 模型的汇率预测模型设计 | 第68-72页 |
| ·预测自回归误差模型 | 第72-74页 |
| 第五章 结论与展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
