基于数据挖掘技术的东北三省建筑业经济变量预测研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-19页 |
1.1 研究的背景 | 第10-12页 |
1.1.1 东北三省建筑业的发展概况 | 第10-12页 |
1.1.2 时代背景 | 第12页 |
1.2 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
1.2.1 研究的目的 | 第12-13页 |
1.2.2 研究的意义 | 第13页 |
1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
1.4 研究内容 | 第16-17页 |
1.5 研究方法与理论框架 | 第17-19页 |
1.5.1 研究方法 | 第17-18页 |
1.5.2 研究框架 | 第18-19页 |
2 建筑业经济变量与数据挖掘技术概述 | 第19-32页 |
2.1 建筑业经济变量 | 第19-26页 |
2.1.1 建筑业的定义 | 第19页 |
2.1.2 建筑业发展的影响因素 | 第19-23页 |
2.1.3 建筑业经济变量的定义 | 第23-24页 |
2.1.4 建筑业经济变量的建立 | 第24-26页 |
2.1.5 建筑业经济变量的特点 | 第26页 |
2.2 数据挖掘技术简介 | 第26-30页 |
2.2.1 数据挖掘的概念 | 第27页 |
2.2.2 数据挖掘功能 | 第27-28页 |
2.2.3 数据挖掘过程 | 第28-29页 |
2.2.4 数据挖掘常用技术 | 第29-30页 |
2.3 时间序列数据的挖掘 | 第30-31页 |
2.3.1 时间序列的概念 | 第30页 |
2.3.2 时间序列的特点 | 第30页 |
2.3.3 时间序列的分类 | 第30-31页 |
2.3.4 时间序列的分析 | 第31页 |
2.4 本章小结 | 第31-32页 |
3 聚类算法的选择与建筑业经济变量聚类的实现 | 第32-44页 |
3.1 数据挖掘技术中的聚类分析 | 第32-37页 |
3.1.1 聚类分析的定义 | 第32页 |
3.1.2 聚类分析的要求 | 第32-33页 |
3.1.3 聚类分析的方法 | 第33-34页 |
3.1.4 聚类算法的选择 | 第34-36页 |
3.1.5 K-Means算法原理 | 第36-37页 |
3.2 聚类算法的实现 | 第37-38页 |
3.3 建筑业经济变量的聚类分析 | 第38-42页 |
3.3.1 聚类簇数的确定 | 第38-39页 |
3.3.2 建筑业经济变量聚类结果 | 第39-42页 |
3.4 建筑业经济变量的筛选 | 第42-43页 |
3.5 本章小结 | 第43-44页 |
4 预测模型的选择与建立 | 第44-52页 |
4.1 建筑业经济变量预测模型的选择 | 第44页 |
4.2 ARIMA模型概述 | 第44-48页 |
4.2.1 AR模型 | 第45页 |
4.2.2 MA模型 | 第45-46页 |
4.2.3 ARMA模型 | 第46页 |
4.2.4 ARIMA模型 | 第46-48页 |
4.2.5 疏系数模型 | 第48页 |
4.3 ARIMA模型建立过程 | 第48-51页 |
4.3.1 平稳性检验 | 第48-49页 |
4.3.2 差分过程 | 第49页 |
4.3.3 白噪声检验 | 第49-50页 |
4.3.4 ARIMA模型的拟合 | 第50-51页 |
4.4 ARIMA模型预测 | 第51页 |
4.5 本章小结 | 第51-52页 |
5 ARIMA预测模型仿真与结果分析 | 第52-63页 |
5.1 建筑业经济变量预测 | 第52-58页 |
5.1.1 时间序列数据的录入 | 第52页 |
5.1.2 平稳性和白噪声检验 | 第52-54页 |
5.1.3 模式识别 | 第54-55页 |
5.1.4 参数估计与诊断检验 | 第55-57页 |
5.1.5 模型的预测 | 第57-58页 |
5.2 建筑业经济变量预测 | 第58-59页 |
5.3 建筑业经济变量预测结果分析 | 第59-61页 |
5.3.1 黑龙江省预测结果分析 | 第59-60页 |
5.3.2 吉林省预测结果分析 | 第60页 |
5.3.3 辽宁省预测结果分析 | 第60-61页 |
5.4 建议 | 第61-62页 |
5.5 本章小结 | 第62-63页 |
结论 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
附录1 东北三省建筑业增加值占该省GDP比重 | 第68-69页 |
附录2 东北三省建筑业经济变量数据 | 第69-73页 |
附录3 建筑业经济变量预测值与实际值 | 第73-77页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
致谢 | 第78-79页 |