| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·项目背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容与创新点 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 时间序列预测模型的系统构架 | 第15-20页 |
| ·三层构架模式设计 | 第15-17页 |
| ·系统层次结构 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 关键技术 | 第20-32页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-22页 |
| ·时间序列数据挖掘 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘可视化技术 | 第25-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于时间序列的径向基函数神经网络预测模型的设计 | 第32-44页 |
| ·RBF神经网络 | 第32-37页 |
| ·改进的RBF神经网络预测模型 | 第37-40页 |
| ·仿真实验验证 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 挖掘流程可视化的时间序列预测系统的实现 | 第44-54页 |
| ·系统介绍 | 第44页 |
| ·开发平台与工具 | 第44-45页 |
| ·用户界面 | 第45-47页 |
| ·系统功能 | 第47-49页 |
| ·挖掘流程可视化的实现 | 第49-52页 |
| ·系统特色 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 可视化时间序列预测系统的应用举例 | 第54-61页 |
| ·商业目标理解 | 第54页 |
| ·数据理解 | 第54-55页 |
| ·数据准备 | 第55-57页 |
| ·建立模型 | 第57-58页 |
| ·模型验证 | 第58页 |
| ·模型实施 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 7 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |