工业经济监测预测模型的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·工业经济预测研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 经济监测预测相关知识概述 | 第16-31页 |
| ·主成分分析法 | 第16-18页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·主成分分析法代数模型 | 第17页 |
| ·主成分分析法基本步骤 | 第17-18页 |
| ·核主成分分析法 | 第18-22页 |
| ·核方法 | 第18-20页 |
| ·基于核的主成分分析的基本原理 | 第20-21页 |
| ·基于核的主成分分析的实现步骤 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-27页 |
| ·人工神经网络发展 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络基本特征 | 第23页 |
| ·人工神经元模型 | 第23-24页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第24-26页 |
| ·BP 学习算法的改进 | 第26-27页 |
| ·图形化显示 | 第27-30页 |
| ·FusionChartsFree 简介 | 第27-28页 |
| ·FusionCharts Free 如何使用 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 工业经济监测预测模型研究 | 第31-40页 |
| ·工业经济预测模型概述 | 第31-32页 |
| ·工业经济指标的选取 | 第32-33页 |
| ·基于 BP 神经网络的组合修复预测模型 | 第33-38页 |
| ·基于 BP 神经网络的组合修复模型 | 第33-38页 |
| ·预测结果输出 | 第38页 |
| ·结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 KPCA 在工业经济预测预警系统中的应用 | 第40-50页 |
| ·工业经济运行与决策系统的功能模块 | 第40-44页 |
| ·系统的功能需求及集成框架 | 第40页 |
| ·系统的业务框架结构 | 第40-44页 |
| ·KPCA 和 BP 神经网络在预测系统中应用 | 第44-48页 |
| ·KPCA 核函数引入 | 第44-46页 |
| ·模型的训练及其验证 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50-51页 |
| ·工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
