| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 多准则决策方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于最优化的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于逻辑的方法 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 多准则决策方法 | 第15-27页 |
| 2.1 多属性决策理论和方法综述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 多属性决策理论 | 第15-16页 |
| 2.1.2 多属性决策方法过程 | 第16-18页 |
| 2.2 层次分析法 | 第18-19页 |
| 2.3 网络分析法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 网络分析法概念 | 第19-20页 |
| 2.3.2 网络分析法基本步骤 | 第20-21页 |
| 2.4 多属性效用理论 | 第21-24页 |
| 2.4.1 多属性效用理论概念 | 第21-22页 |
| 2.4.2 理想点法（TOPSIS法） | 第22-24页 |
| 2.5 优序关系法 | 第24-26页 |
| 2.5.1 优序关系法概述 | 第24页 |
| 2.5.2 消去与选择转换法（ELECTRE法） | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于QoS历史数据的改进云服务选择算法 | 第27-38页 |
| 3.1 基于QoS历史数据的改进云服务选择算法综述 | 第27页 |
| 3.2 基于QoS历史数据的改进云服务选择算法框架 | 第27-29页 |
| 3.2.1 时间分割模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 云服务选择框架 | 第28-29页 |
| 3.3 算法流程 | 第29-32页 |
| 3.4 评价指标权重 | 第32-35页 |
| 3.4.1 熵理论综述 | 第32-34页 |
| 3.4.2 熵值法确定评价指标权重 | 第34页 |
| 3.4.3 改进的评价指标权重确定 | 第34-35页 |
| 3.5 时间权重 | 第35-36页 |
| 3.6 候选服务选择与排名 | 第36-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 时间序列预测方法 | 第38-48页 |
| 4.1 时间序列理论 | 第38-39页 |
| 4.2 移动平均法 | 第39页 |
| 4.3 指数平滑法 | 第39-40页 |
| 4.4 分解分析法 | 第40-41页 |
| 4.5 非平稳自回归滑动平均模型 | 第41-47页 |
| 4.5.1 模型分类 | 第42-43页 |
| 4.5.2 模型的定阶 | 第43-45页 |
| 4.5.3 模型参数的估计 | 第45-46页 |
| 4.5.4 模型的检验 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 算法实现与实验 | 第48-60页 |
| 5.1 实验数据 | 第48-50页 |
| 5.2 实验模型 | 第50-54页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第54-59页 |
| 5.3.1 实验结果展示 | 第54-57页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文总结 | 第60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |