| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·国内外研究的概况 | 第9-12页 |
| ·国外研究的概况 | 第9-10页 |
| ·国内研究的概况 | 第10-12页 |
| ·本课题研究的内容与任务 | 第12-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 经典时序方法预测 | 第15-26页 |
| ·时间序列分析理论基础 | 第15-16页 |
| ·时间序列的基本模型 | 第16-17页 |
| ·自回归 AR 模型 | 第16-17页 |
| ·滑动平均 MA 模型 | 第17页 |
| ·自回归滑动平均 ARMA 模型 | 第17页 |
| ·自回归 AR 模型建模预测 | 第17-22页 |
| ·数据预处理 | 第18-20页 |
| ·模型识别 | 第20-21页 |
| ·参数估计 | 第21-22页 |
| ·模型检验 | 第22页 |
| ·模型预测 | 第22页 |
| ·AR 模型预测应用仿真 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 灰色 GM(1, 1)模型预测方法分析与研究 | 第26-33页 |
| ·灰色理论基础 | 第26-28页 |
| ·数据分析 | 第28-32页 |
| ·小样本数据 | 第28-29页 |
| ·大样本数据 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 灰色神经网络预测方法分析与研究 | 第33-49页 |
| ·组合预测的理论基础 | 第33-35页 |
| ·灰色神经网络预测模型 | 第35-36页 |
| ·Elman 神经网络理论 | 第36-40页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第36-38页 |
| ·Elman 神经网络的构造 | 第38-39页 |
| ·Elman 神经网络的数据算法与传递 | 第39-40页 |
| ·灰色神经网络的预测应用 | 第40-48页 |
| ·灰色神经网络模型一的预测应用 | 第40-45页 |
| ·灰色神经网络模型二的预测应用 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57-58页 |