人工神经网络在时间序列预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1.概述 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·ANN应用于时间序列预测领域的研究概况 | 第8-10页 |
| ·前人研究的成果 | 第8-10页 |
| ·前人研究的不足 | 第10页 |
| ·本文研究的目的、意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及其安排 | 第11-12页 |
| 2.时间序列预测 | 第12-21页 |
| ·时间序列概述 | 第12-15页 |
| ·时间序列的概念 | 第12页 |
| ·时间序列的种类 | 第12-14页 |
| ·影响时间序列变化的因素 | 第14-15页 |
| ·时间序列模型 | 第15-19页 |
| ·确定型时间序列模型 | 第16-18页 |
| ·随机型时间序列模型 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 3.人工神经网络理论 | 第21-39页 |
| ·人工神经网络简介 | 第21页 |
| ·人工神经网络的发展历史与现状 | 第21-23页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第23-28页 |
| ·神经元模型 | 第23-26页 |
| ·神经元传递函数 | 第26-27页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第27-28页 |
| ·关于BP网络的基本知识 | 第28-34页 |
| ·BP网络的学习过程 | 第29页 |
| ·BP网络的算法 | 第29-33页 |
| ·BP算法的步骤 | 第33-34页 |
| ·神经网络的特点 | 第34-35页 |
| ·基于神经网络的时间序列预测方法 | 第35-38页 |
| ·神经网络预测时间序列 | 第36-37页 |
| ·几个具体预测时间序列的网络 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4.基于BP神经网络的时间序列预测模型 | 第39-53页 |
| ·BP神经网络用于时间序列预测的理论基础 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络模型与结构 | 第40-41页 |
| ·基于MATLAB的BP神经网络的设计与实现 | 第41-50页 |
| ·基于BP神经网络的时间序列预测模型的构成 | 第41-42页 |
| ·BP网络的设计 | 第42-45页 |
| ·BP神经网络的生成及初始化 | 第45-46页 |
| ·数据的预处理和后处理 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第48-50页 |
| ·BP神经网络的仿真 | 第50页 |
| ·网络推广能力检验 | 第50页 |
| ·程序设计 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5.实例分析 | 第53-65页 |
| ·中国钼精矿产量预测 | 第53-58页 |
| ·西方国家钼需求量预测 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6.结束语 | 第65-67页 |
| ·主要研究工作 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 作者论文发表情况 | 第71页 |
