数据挖掘在经济预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘与经济预测的研究现状及意义 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容和工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘理论与技术综述 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的发展历程 | 第14页 |
| ·数据挖掘研究内容、功能、常用技术及工具 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的内容与功能 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的常用技术与工具 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的基本处理流程与系统结构 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的基本处理流程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的系统结构 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的应用领域与热点、未来研究方向 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的应用领域与热点 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的未来研究方向 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 自组织数据挖掘 | 第23-43页 |
| ·组织与自组织 | 第23-25页 |
| ·组织 | 第23-24页 |
| ·自组织 | 第24-25页 |
| ·自组织数据挖掘 | 第25-26页 |
| ·自组织理论 | 第25页 |
| ·自组织原理 | 第25-26页 |
| ·自组织数据挖掘建模的基本思想和基本步骤 | 第26-29页 |
| ·自动建模方法 | 第26页 |
| ·自组织数据挖掘建模的基本思想 | 第26-27页 |
| ·自组织数据挖掘建模方法的基本步骤 | 第27-29页 |
| ·自组织数据挖掘算法及归纳技术 | 第29-40页 |
| ·自组织数据挖掘算法 | 第29-30页 |
| ·自组织数据挖掘算法的函数流程 | 第30-32页 |
| ·自组织数据挖掘算法的具体步骤 | 第32-33页 |
| ·自组织数据挖掘算法的主要类型 | 第33-35页 |
| ·自组织数据挖掘算法的控制原理与准则选择 | 第35-37页 |
| ·最优复杂度模型 | 第37-40页 |
| ·自组织数据挖掘算法的特点及应用 | 第40-42页 |
| ·自组织数据挖掘算法的特点 | 第40页 |
| ·自组织数据挖掘算法的应用 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 自组织数据挖掘与经济预测 | 第43-51页 |
| ·经济预测问题 | 第43-46页 |
| ·经济预测 | 第43-44页 |
| ·经济预测的发展 | 第44-45页 |
| ·经济预测的方法 | 第45-46页 |
| ·自组织数据挖掘与经济预测 | 第46-47页 |
| ·多层迭代GMDH 算法 | 第47-48页 |
| ·活动神经元与选择准则 | 第48-50页 |
| ·活动神经元 | 第48-49页 |
| ·选择准则与模型确认 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 自组织数据挖掘在经济预测中的应用及分析 | 第51-71页 |
| ·经济指标与成都市的经济现状 | 第51-53页 |
| ·基于自组织数据挖掘的应用设计与实现 | 第53-64页 |
| ·成都市GDP 增长的模型设计 | 第53-55页 |
| ·成都市经济发展建模数据来源与指标选择 | 第55-56页 |
| ·成都市GDP 增长的自组织建模 | 第56-57页 |
| ·成都市较长期GDP 增长的建模结果 | 第57-61页 |
| ·成都市中短期GDP 增长的建模结果 | 第61-64页 |
| ·成都市GDP 增长自组织建模分析 | 第64-65页 |
| ·成都市GDP 增长的自组织预测 | 第65-70页 |
| ·训练数据格式设计与预测指标选择 | 第65-66页 |
| ·预测模型的建立 | 第66-68页 |
| ·预测结果的分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
