| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 文献综述 | 第8-9页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 方法概述 | 第11-21页 |
| 2.1 集合经验模态分解 | 第11-13页 |
| 2.1.1 集合经验模态分解的过程 | 第11-12页 |
| 2.1.2 集合经验模态分解的算法步骤 | 第12-13页 |
| 2.2 变分模态分解 | 第13-17页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第13-15页 |
| 2.2.2 变分问题的构建 | 第15-16页 |
| 2.2.3 变分问题的求解 | 第16-17页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第17-19页 |
| 2.3.1 感知机 | 第17-18页 |
| 2.3.2 神经网络 | 第18-19页 |
| 2.4 VMD-BPNN组合模型 | 第19-21页 |
| 第三章 实证部分 | 第21-28页 |
| 3.1 数据选择 | 第21-22页 |
| 3.2 预测效果的评价指标 | 第22页 |
| 3.3 BPNN、EEMD-BPNN模型在我国原油产量预测中的应用 | 第22-23页 |
| 3.4 VMD-BPNN在我国原油产量预测中的应用 | 第23-26页 |
| 3.5 对比结果 | 第26-28页 |
| 第四章 结论 | 第28-30页 |
| 4.1 研究总结 | 第28页 |
| 4.2 不足与展望 | 第28-30页 |
| 参考文献 | 第30-32页 |
| 致谢 | 第32页 |