基于多维度融合的电信产业发展趋势研究
中文摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-16页 |
第一章 绪论 | 第16-24页 |
·研究的背景 | 第16-21页 |
·电信产业概述 | 第16-18页 |
·多维度融合是未来电信产业的主题 | 第18-20页 |
·预测的方法和意义 | 第20-21页 |
·本文结构和主要内容 | 第21-24页 |
第二章 多维度融合的意义 | 第24-30页 |
·引言 | 第24-27页 |
·电信产业的发展 | 第24-26页 |
·多维度融合的必要性 | 第26-27页 |
·多维度融合带来电信产业的变化 | 第27-28页 |
·多维度融合带来电信产业发展趋势的变化 | 第28-30页 |
第三章 业务网络平台融合 | 第30-53页 |
·业务网络平台融合的发展思路 | 第30-35页 |
·业务网络平台融合的必要性 | 第30页 |
·业务网络平台的现状 | 第30-32页 |
·电信业务网络平台融合演进道路 | 第32-33页 |
·垂直业务平台缺陷 | 第33页 |
·垂直业务平台向软交换核心平台演进 | 第33-34页 |
·综合业务管理平台向基于IMS业务管理平台演进 | 第34-35页 |
·IMS业务网络平台的特点 | 第35-38页 |
·IMS概念 | 第35-37页 |
·IMS业务网络平台融合的实现 | 第37-38页 |
·业务网络平台融合给电信运营商带来新契机 | 第38-50页 |
·业务网络平台融合实现新的前向收费模式 | 第39-43页 |
·业务网络平台融合实现业务的细分及QoS保障 | 第43-47页 |
·业务网络平台融合催生新业务 | 第47-50页 |
·业务网络平台融合带来电信经济增长 | 第50-53页 |
第四章 电信业务融合 | 第53-86页 |
·业务融合带来的变化 | 第53-55页 |
·业务融合需要优化资源配置 | 第55-58页 |
·业务融合促进对SP的激励机制研究 | 第58-79页 |
·引言 | 第58-59页 |
·电信运营商与SP关系在电信产业链中占据重要地位 | 第59-60页 |
·激励理论 | 第60-66页 |
·委托—代理理论的研究与发展 | 第66-68页 |
·电信服务提供商的激励机制问题 | 第68-79页 |
·锦标制度模型 | 第79-86页 |
·锦标制度 | 第79-81页 |
·建立模型 | 第81-84页 |
·模型分析 | 第84-86页 |
第五章 产业融合 | 第86-93页 |
·产业融合带来的变化 | 第86-88页 |
·整体概述 | 第86-87页 |
·产业融合概念 | 第87-88页 |
·主要研究内容 | 第88页 |
·网络经济 | 第88-91页 |
·网络经济概念 | 第88-89页 |
·网络经济发展状况 | 第89页 |
·网络经济特征 | 第89-91页 |
·电信产业与互联网产业的融合 | 第91-93页 |
第六章 小波神经网络在电信产业经济预测应用 | 第93-126页 |
·经济预测基本原则和分类 | 第93-96页 |
·经济预测基本原则 | 第94-95页 |
·经济预测分类 | 第95-96页 |
·常用经济预测方法 | 第96-100页 |
·定性预测方法 | 第96-97页 |
·时间序列预测方法 | 第97-99页 |
·线性回归预测方法 | 第99页 |
·非线性曲线预测 | 第99-100页 |
·经济预测的评价 | 第100-101页 |
·经济预测中的神经网络技术 | 第101-105页 |
·神经网络的基本特性 | 第101-102页 |
·神经网络的结构 | 第102页 |
·BP神经网络 | 第102-105页 |
·小波分析 | 第105-110页 |
·小波分析理论 | 第105-107页 |
·一维连续小波变换 | 第107-109页 |
·离散小波变换 | 第109-110页 |
·小波神经网络模型与算法 | 第110-116页 |
·小波神经网络结构 | 第110-113页 |
·连续参数小波网络 | 第113-116页 |
·连续参数小波神经网络在电信行业预测中的应用 | 第116-126页 |
·电信行业连续参数小波网络预测模型 | 第116-119页 |
·实验结果和分析 | 第119-126页 |
第七章 结论与建议 | 第126-131页 |
·论文主要内容结论 | 第126-129页 |
·论文的创新点 | 第129页 |
·研究的不足和未来研究的方向 | 第129-131页 |
致谢 | 第131-132页 |
参考文献 | 第132-141页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第141-142页 |
攻读学位期间参加的课题 | 第142页 |