基于SOM网络和时间序列分析的湘潭市智慧城市建设评价
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 意义 | 第10页 |
| 1.2 相关研究现状综述 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 评价指标的选择 | 第14-17页 |
| 2.1 指标的选择 | 第14-16页 |
| 2.1.1 城市指标的选择 | 第14页 |
| 2.1.2 数据指标的选择 | 第14-16页 |
| 2.2 数据的来源 | 第16-17页 |
| 第三章 基于层次分析法确定指标权重 | 第17-22页 |
| 3.1 层次分析的概念 | 第17页 |
| 3.2 层次分析的基本步骤 | 第17-19页 |
| 3.3 层次分析的应用 | 第19-22页 |
| 3.3.1 数据年限价值处理 | 第19页 |
| 3.3.2 指标的标准化 | 第19页 |
| 3.3.3 指标的权重确定 | 第19-22页 |
| 第四章 基于SOM神经网络的分析与应用 | 第22-30页 |
| 4.1 人工神经网络 | 第22-24页 |
| 4.2 自组织特征映射神经网络 | 第24-26页 |
| 4.2.1 相似性测量 | 第24-25页 |
| 4.2.2 竞争学习的原理 | 第25-26页 |
| 4.3 SOM神经网络分析结果 | 第26-30页 |
| 4.3.1 联合指标分析 | 第26-28页 |
| 4.3.2 个体指标分析 | 第28-30页 |
| 第五章 基于时间序列的回归预测分析 | 第30-35页 |
| 5.1 时间序列的回归、预测分析 | 第30页 |
| 5.2 预测模型的建立、分析 | 第30-35页 |
| 第六章 结论与建议 | 第35-37页 |
| 6.1 结论 | 第35页 |
| 6.2 建议 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 附录 | 第40-42页 |
