| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 燃油政策的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 非参数拟合方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文所做工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 非参数估计算法基本原理 | 第17-33页 |
| 2.1 非参数估计理论和方法 | 第17-20页 |
| 2.2 核密度估计算法理论研究 | 第20-30页 |
| 2.2.1 核密度估计概念及特点 | 第20-21页 |
| 2.2.2 核函数的举例 | 第21-24页 |
| 2.2.3 积分均方误差算法及最优窗宽模型的建立 | 第24-30页 |
| 2.2.4 核密度估计算法相合性分析 | 第30页 |
| 2.3 Kolmogorov-Smirnov检验算法 | 第30-32页 |
| 2.3.1 检验原理 | 第30页 |
| 2.3.2 检验实现步骤 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 不可预期燃油政策优化及模型建立 | 第33-46页 |
| 3.1 燃油政策对比 | 第33-36页 |
| 3.2 数据分布拟合基础 | 第36-39页 |
| 3.2.1 概率密度函数 | 第36-37页 |
| 3.2.2 分布函数 | 第37-38页 |
| 3.2.3 描述性统计量 | 第38页 |
| 3.2.4 经验分布函数 | 第38-39页 |
| 3.3 基于箱形图的异常值检测模型 | 第39-42页 |
| 3.4 燃油消耗偏差模型的建立 | 第42-45页 |
| 3.4.1 不可预期燃油政策优化相关概念 | 第42-44页 |
| 3.4.2 基于性能的不可预期燃油政策优化流程 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 燃油偏差数据的拟合研究及算例分析 | 第46-63页 |
| 4.1 数据预处理模型及实例分析 | 第46-51页 |
| 4.2 燃油偏差数据概率密度求解 | 第51-59页 |
| 4.2.1 核函数的选取及实例分析 | 第51-52页 |
| 4.2.2 窗宽选取及实例分析 | 第52-55页 |
| 4.2.3 基于核密度估计算法的拟合实例分析 | 第55-57页 |
| 4.2.4 拟合模型检验及实例分析 | 第57-59页 |
| 4.3 数据统计及实例分析 | 第59-61页 |
| 4.4 综合实例分析 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |