| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国内外研究评述 | 第13页 |
| 1.4 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.5 创新点 | 第14-15页 |
| 1.6 研究内容与技术路线 | 第15-16页 |
| 2 相关理论依据 | 第16-27页 |
| 2.1 电子商务交易额预测的特点 | 第16页 |
| 2.2 灰色理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 灰色理论的主要内容 | 第17页 |
| 2.2.2 灰色系统预测的特点 | 第17-18页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第18-23页 |
| 2.3.1 生物神经元与人工神经元 | 第18-20页 |
| 2.3.2 神经网络的特点 | 第20页 |
| 2.3.3 BP神经网络 | 第20-23页 |
| 2.4 灰色神经网络 | 第23-25页 |
| 2.5 遗传算法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 遗传算法的特点 | 第25页 |
| 2.5.2 算法流程 | 第25-27页 |
| 3 电子商务交易额预测指标构建 | 第27-41页 |
| 3.1 电子商务交易额预测指标设计原则 | 第27页 |
| 3.2 电子商务交易额影响因素分析 | 第27-34页 |
| 3.2.1 基础资源因素 | 第28-30页 |
| 3.2.2 交易水平因素 | 第30-31页 |
| 3.2.3 宏观经济因素 | 第31-34页 |
| 3.3 电子商务交易额预测指标的建立 | 第34-40页 |
| 3.3.1 灰色关联度分析模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 灰色关联度实证分析 | 第35-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 电子商务交易额预测模型构建与实证研究 | 第41-55页 |
| 4.1 遗传优化改进的灰色神经网络电子商务交易额预测模型 | 第41-46页 |
| 4.1.1 灰色神经网络结构的确定 | 第41-44页 |
| 4.1.2 遗传算法优化 | 第44-45页 |
| 4.1.3 灰色神经网络预测 | 第45-46页 |
| 4.2 电子商务交易额预测实证研究 | 第46-54页 |
| 4.2.1 BP神经网络模型预测电子商务交易额 | 第47-50页 |
| 4.2.2 灰色神经网络模型预测电子商务交易额 | 第50-52页 |
| 4.2.3 遗传优化改进的灰色神经网络模型预测电子商务交易额 | 第52-54页 |
| 4.3 预测模型精度比较 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 不足与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |