时间序列预测中的神经网络方法研究

第一章 预测及预测的基本原理	第1-10页
·预测的含义	第6页
·预测的意义	第6-7页
·预测的基本原理	第7-10页
第二章 预测效果的评价	第10-11页
第三章 常见几种预测法	第11-14页
·定性预测	第11页
·定量预测	第11-14页
·滑动平均法	第11页
·指数平滑法	第11-12页
·回归分析法	第12-13页
·一元回归法	第12-13页
·曲线回归法	第13页
·时间序列预测法	第13-14页
第四章 人工神经网络概述	第14-23页
·神经元模型	第15-16页
·BP神经网络	第16-20页
·BP神经网络基本结构模型	第16-17页
·BP神经网络确定结构的方法	第17-18页
·BP神经网络学习算法	第18页
·BP学习算法的改	第18-19页
·改变学习率η	第18-19页
·附加动量法	第19页
·BP神经网的络泛化能力	第19-20页
·Elman神经网络	第20-23页
第五章 基于神经网络的时间序列预测	第23-34页
·基于BP神经网络的时间序列预测	第23-30页
·归一化处理	第24页
·数据的训练和预测方式	第24-25页
·实例研究	第25-30页
·基于Elman神经网络的时间序列预测	第30-34页
第六章 基于多重组合神经网络的预测方法的研究	第34-43页
·组合神经网络的构造	第34-35页
·多重组合神经网络的分类	第35页
·基于多重组合神经网络的时间序列预测	第35-41页
·数值预处理方法对神经网络预测结果的改进	第41-43页
总结与展望	第43-45页
致 谢	第45-46页
附  录	第46-47页
参考文献	第47-49页