卷烟品牌的市场预测和投放优化策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究的内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第14-30页 |
| ·时间序列预测 | 第14-16页 |
| ·时间序列的基本问题 | 第14页 |
| ·时间序列的分解 | 第14-15页 |
| ·传统的统计预测方法 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络理论基础 | 第16-19页 |
| ·人工神经元模型 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络及BP网络模型 | 第18页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第18-19页 |
| ·ICBP网络模型 | 第19-23页 |
| ·ICBP网络结构 | 第19-20页 |
| ·ICBP网络的几何解释 | 第20-21页 |
| ·ICBP网络的学习算法 | 第21-22页 |
| ·ICBP算法的改进 | 第22页 |
| ·ICBP网络的评价 | 第22-23页 |
| ·最优化方法 | 第23-30页 |
| ·最优性条件 | 第23-25页 |
| ·Zoutendijk容许方向法 | 第25-26页 |
| ·罚函数法 | 第26-30页 |
| 第三章 卷烟品牌市场预测的研究 | 第30-68页 |
| ·卷烟品牌销量的趋势特点 | 第30-33页 |
| ·长期趋势变动分量模型L_ICBP | 第33-36页 |
| ·趋势分量 | 第33-34页 |
| ·L_ICBP模型的建立 | 第34页 |
| ·L_ICBP改进算法的学习过程 | 第34-36页 |
| ·周期波动变动分量模型P_ICBP | 第36-40页 |
| ·周期分量 | 第36-37页 |
| ·P_ICBP模型分析 | 第37-38页 |
| ·P_ICBP模型的建立 | 第38页 |
| ·P_ICBP改进算法的学习过程 | 第38-40页 |
| ·某品牌销量预测实例 | 第40-63页 |
| ·销量数据分解 | 第40-44页 |
| ·L_ICBP模型建立及趋势分量预测 | 第44-49页 |
| ·P_ICBP模型建立及周期分量预测 | 第49-52页 |
| ·ICBP模型预测结果及与其他预测模型的比较 | 第52-63页 |
| ·卷烟品牌市场预测模型的研究 | 第63-67页 |
| ·预测方法的选择 | 第64-65页 |
| ·影响因素的确定 | 第65-66页 |
| ·模型分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 卷烟品牌投放优化策略的研究 | 第68-76页 |
| ·MATLAB软件与非线性规划 | 第68-69页 |
| ·优化建模的过程 | 第69页 |
| ·卷烟品牌投放优化模型的研究 | 第69-74页 |
| ·问题描述与分析 | 第69-70页 |
| ·优化模型的假设条件 | 第70页 |
| ·目标函数与约束条件的分析 | 第70-71页 |
| ·优化模型建立 | 第71-72页 |
| ·优化模型求解及结果分析 | 第72-73页 |
| ·模型分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
