| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·预测技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·灰色预测方法 | 第14-18页 |
| ·Box-Jenkins方法 | 第18-20页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 广州市社会治安状况分析 | 第21-30页 |
| ·广州市治安状况简介 | 第21-23页 |
| ·广州市发案量数据分析 | 第23-25页 |
| ·日发案量数据分析 | 第24页 |
| ·周发案量数据分析 | 第24-25页 |
| ·月发案量数据分析 | 第25页 |
| ·预测指标的确立分析 | 第25-26页 |
| ·解决广州市社会治安状况预测的思路 | 第26-30页 |
| 第三章 基于分段三次曲线拟合的预测模型 | 第30-42页 |
| ·广州市社会治安状况基本数学模型描述 | 第30-31页 |
| ·基于分段三次曲线拟合预测模型简介 | 第31-33页 |
| ·采用分段三次曲线拟合发案量数据的原因 | 第31-32页 |
| ·模型预测的基本理念 | 第32-33页 |
| ·分段三次曲线拟合方法 | 第33-37页 |
| ·分段三次曲线拟合的数学推导 | 第33-36页 |
| ·拟合算法描述 | 第36-37页 |
| ·建立预测模型 | 第37-39页 |
| ·周发案量预测模型 | 第37-38页 |
| ·日发案量预测模型 | 第38页 |
| ·月发案量预测模型 | 第38-39页 |
| ·预测模型的改进 | 第39-42页 |
| ·周发案量改进预测模型 | 第39-40页 |
| ·日发案量改进预测模型 | 第40页 |
| ·月发案量改进预测模型 | 第40-42页 |
| 第四章 回归分析对预测的修正-对不确定性事件的考虑 | 第42-51页 |
| ·修正原因分析 | 第42页 |
| ·回归分析及相关知识介绍 | 第42-45页 |
| ·相关性分析 | 第43-45页 |
| ·回归分析模型的分类 | 第45页 |
| ·回归分析修正模型 | 第45-51页 |
| ·建立回归修正模型 | 第45-47页 |
| ·模型的进一步简化 | 第47页 |
| ·回归模型的参数估计 | 第47-48页 |
| ·线性假设的显著性检验 | 第48-51页 |
| 第五章 实例应用分析 | 第51-59页 |
| ·实例背景 | 第51-52页 |
| ·发案量预测实例研究 | 第52-57页 |
| ·实例数据说明 | 第52-53页 |
| ·GM(1，1)模型预测 | 第53-54页 |
| ·ARMA模型预测 | 第54-55页 |
| ·基于分段三次曲线拟合预测模型预测 | 第55-56页 |
| ·改进的基于分段三次曲线拟合预测模型预测 | 第56-57页 |
| ·预测结果评价及分析 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·本文的主要贡献 | 第59-60页 |
| ·今后进一步的工作 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第67页 |