基于RS-SVM的农资物流需求预测应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外农资物流需求预测研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内外 RS-SVM 理论研究现状 | 第13-14页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第14页 |
| ·论文主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论和关键技术 | 第16-30页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第16-23页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第16-19页 |
| ·粗糙集基本原理 | 第19-20页 |
| ·属性约简 | 第20-23页 |
| ·支持向量机理论 | 第23-29页 |
| ·统计学习理论 | 第23-26页 |
| ·支持向量机原理 | 第26-28页 |
| ·核函数 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 农资物流需求预测模型 | 第30-43页 |
| ·农资物流需求预测指标体系 | 第30-33页 |
| ·RS-SVM 的优势分析 | 第33-34页 |
| ·SVM 工具箱选择 | 第34-35页 |
| ·RS-SVM 模型的预测流程 | 第35-36页 |
| ·农资物流需求预测模型建立 | 第36-39页 |
| ·数据离散化 | 第36-37页 |
| ·属性约简 | 第37页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·核函数及参数选择 | 第38-39页 |
| ·RS-SVM 模型的实现步骤 | 第39页 |
| ·农资物流需求预测模型实例分析 | 第39-42页 |
| ·基于 RS 的农资需求指标约简 | 第39-40页 |
| ·基于 RS-SVM 的潜在农资需求预测 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 农资物流需求预测子系统的设计与实现 | 第43-55页 |
| ·系统分析 | 第43-44页 |
| ·系统需求分析 | 第43页 |
| ·系统可行性分析 | 第43-44页 |
| ·系统设计 | 第44-50页 |
| ·系统总体设计 | 第44-46页 |
| ·系统详细设计 | 第46-48页 |
| ·数据库设计 | 第48-50页 |
| ·系统功能实现 | 第50-54页 |
| ·用户管理模块 | 第50-51页 |
| ·需求预测管理模块 | 第51-53页 |
| ·物流配送管理模块 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第65-66页 |
