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ATM现金流预测的研究

中文摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 选题的背景与意义第9-10页
    1.2 预测方法的综述第10-11页
    1.3 预测方法的国内外研究现状第11-16页
        1.3.1 灰色预测第11-12页
        1.3.2 神经网络预测第12-14页
        1.3.3 指数平滑法第14-15页
        1.3.4 组合预测法第15-16页
    1.4 本文的研究内容及章节安排第16-17页
第二章 灰色预测方法的研究第17-32页
    2.1 灰色系统简述第17-25页
        2.1.1 GM(1,1)灰色预测模型的机理第17-19页
        2.1.2 GM(1,1)建立第19-22页
        2.1.3 GM(1,1)模型的检验第22-25页
    2.2 改进的GM(1,1)模型第25-28页
    2.3 模型的应用第28-32页
第三章 BP神经网络预测模型第32-46页
    3.1 神经网络简述第32-37页
        3.1.1 人工神经网络的特征第32-33页
        3.1.2 人工神经网络的神经元第33-34页
        3.1.3 人工神经网络结构及工作方式第34-35页
        3.1.4 人工神经网络的学习第35-37页
    3.2 BP神经网络第37-39页
        3.2.1 BP神经网络的结构及功能第37页
        3.2.2 BP神经网络的算法第37-39页
    3.3 BP神经网络的预测模型参数的选择第39-41页
        3.3.1 输入层、输出层和隐含层神经元数目的确定第39-40页
        3.3.2 学习率η 的确定第40-41页
    3.5 BP神经网络预测模型的建立第41-46页
        3.5.1 模型结构参数第41页
        3.5.2 L-M算法第41-42页
        3.5.3 样本数据的处理第42-43页
        3.5.4 仿真与结果分析第43-46页
第四章 指数平滑预测法第46-51页
    4.1 建立三次指数平滑预测模型第46-47页
    4.2 ATM现金流预测分析第47-50页
    4.3 本节小结第50-51页
第五章 组合预测法第51-57页
    5.1 组合预测概述第51页
    5.2 确定组合预测权系数第51-55页
        5.2.1 根据相对误差确定最佳权系数第52-53页
        5.2.2 根据绝对误差和确定最佳的权系数第53-54页
        5.2.3 根据误差平方和确定最优权系数第54-55页
    5.3 组合预测的应用第55-57页
第六章 总结与展望第57-59页
    6.1 本文总结第57页
    6.2 展望第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63页
致谢第63-64页
作者简介第64-65页

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