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基于数据挖掘的铁路货运量预测应用研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及研究意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 研究内容与思路第14-16页
第2章 铁路货运量预测数据仓库的构建第16-30页
    2.1 数据仓库与数据挖掘概述第16-20页
        2.1.1 数据仓库与OLAP第16-17页
        2.1.2 数据挖掘第17-20页
    2.2 需求分析与数据准备第20-25页
        2.2.1 需求分析第20页
        2.2.2 原始数据来源第20-22页
        2.2.3 数据预处理第22-25页
    2.3 数据仓库设计第25-29页
        2.3.1 数据模型分析第25-26页
        2.3.2 事实表及维度表设计第26-28页
        2.3.3 基于SQL的多维数据集构建第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 铁路货运量预测模型第30-44页
    3.1 铁路货运量月度预测模型第30-37页
        3.1.1 数据展示第30-32页
        3.1.2 霍尔特-温特斯模型第32-34页
        3.1.3 ARIMA模型第34-37页
    3.2 铁路货运量年度预测模型第37-43页
        3.2.1 数据展示第37-38页
        3.2.2 时间序列-指数平滑模型第38-39页
        3.2.3 BP神经网络模型第39-43页
    3.3 本章小结第43-44页
第4章 铁路货运量预测实证研究第44-69页
    4.1 铁路货运量月度预测实证研究第44-62页
        4.1.1 霍尔特-温特斯模型实证第44-49页
        4.1.2 SARIMA模型实证第49-60页
        4.1.3 模型评价第60-62页
    4.2 铁路货运量年度预测实证研究第62-68页
        4.2.1 时间序列-指数平滑模型实证第62-64页
        4.2.2 BP神经网络模型实证第64-68页
        4.2.3 模型评价第68页
    4.3 本章小结第68-69页
结论与展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页
附录1第76-78页
附录2第78-80页
攻读硕士期间发表的论文及科研成果第80页

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