| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 铁路客运收入影响因素及预算问题分析 | 第15-18页 |
| 1.3 知识发现及其在铁路客运营销中的研究和应用 | 第18-22页 |
| 1.4 本文工作 | 第22-26页 |
| 2 粗糙集理论方法及拓展 | 第26-38页 |
| 2.1 理论方法介绍 | 第26-30页 |
| 2.2 基于粗糙集的知识表达和知识发现 | 第30-34页 |
| 2.3 基于粗糙集的知识发现模型的国内外研究现状 | 第34-35页 |
| 2.4 粗糙集理论方法集成拓展研究 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于粗糙集的列车客票收入知识发现模型 | 第38-64页 |
| 3.1 列车客票收入知识发现模型的数据预处理 | 第38-50页 |
| 3.2 列车客票收入决策表的建立 | 第50-57页 |
| 3.3 列车客票收入的知识发现和规则提取 | 第57-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 4 基于“粗糙集-集成学习”的客票收入预测模型 | 第64-84页 |
| 4.1 基于深度学习的收入预测 | 第64-73页 |
| 4.2 基于XGBOOST的收入预测 | 第73-76页 |
| 4.3 基于误差区间交集的最优收入预测 | 第76-78页 |
| 4.4 基于集成学习的最优收入预测 | 第78-80页 |
| 4.5 基于粗糙集-集成学习模型的客票收入预测模型 | 第80-82页 |
| 4.6 本章小结 | 第82-84页 |
| 5 客票收入知识发现与预测模型实验结果与有效性评估 | 第84-104页 |
| 5.1 客票收入知识发现模型实验结果 | 第84-89页 |
| 5.2 列车客票收入知识发现模型的有效性评估 | 第89-100页 |
| 5.3 列车客票收入预测模型实验结果与有效性评估 | 第100-102页 |
| 5.4 本章小结 | 第102-104页 |
| 6 结论 | 第104-106页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第104-105页 |
| 6.2 展望 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 附录 | 第116-130页 |
| 作者简历及科研成果清单 | 第130-132页 |
| 学位论文数据集 | 第132页 |