| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·论文选题 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文设计方案 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 自适应遗传 BP 神经网络预测研究的基本理论 | 第12-24页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第12-17页 |
| ·人工神经网络概述 | 第12-13页 |
| ·BP 神经网络结构及学习原理 | 第13-15页 |
| ·BP 神经网络局限性分析 | 第15-17页 |
| ·遗传算法理论 | 第17-20页 |
| ·遗传算法简介 | 第17-18页 |
| ·遗传算法原理 | 第18-19页 |
| ·基本遗传算法流程 | 第19-20页 |
| ·基本遗传算法的不足 | 第20页 |
| ·自适应遗传算法理论 | 第20-21页 |
| ·遗传算法与 BP 神经网络融合理论 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 自适应遗传 BP 神经网络预测模型设计 | 第24-38页 |
| ·总体设计思想 | 第24-25页 |
| ·传统 BP 神经网络设计 | 第25页 |
| ·自适应遗传算法优化设计 | 第25-36页 |
| ·编码设计 | 第25-28页 |
| ·适应度函数设计 | 第28-32页 |
| ·遗传算子设计 | 第32-34页 |
| ·自适应交叉概率和变异概率 | 第34-35页 |
| ·参数设计 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 自适应遗传 BP 神经网络预测模型应用 | 第38-48页 |
| ·应用问题背景 | 第38页 |
| ·数据处理 | 第38-40页 |
| ·模型建立 | 第40-43页 |
| ·建立传统 BP 神经网络 | 第40-41页 |
| ·自适应遗传算法优化 | 第41-43页 |
| ·仿真试验 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文工作总结 | 第48页 |
| ·本文工作展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 A 基于自适应遗传算法的 BP 神经网络预测模型源程序 | 第56-61页 |
| 附录 B 中英文对照 | 第61-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64页 |