面向汽车营销的市场需求预测模型设计与实现
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 第2章 市场预测系统概述 | 第9-20页 |
| ·背景介绍 | 第9页 |
| ·系统功能简述 | 第9-11页 |
| ·系统体系结构 | 第11-12页 |
| ·功能模块介绍 | 第12-20页 |
| ·数据管理 | 第12-13页 |
| ·模型管理 | 第13-17页 |
| ·预测执行 | 第17-20页 |
| 第3章 市场预测的主要方法 | 第20-24页 |
| ·预测方法 | 第20-22页 |
| ·统计学方法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘方法 | 第21-22页 |
| ·预测的基本原则 | 第22页 |
| ·预测精度及其衡量指标 | 第22-24页 |
| 第4章 回归分析预测法 | 第24-32页 |
| ·方法概述 | 第24页 |
| ·一元线性回归分析 | 第24-25页 |
| ·多元线性回归分析 | 第25-27页 |
| ·非线性回归分析 | 第27-28页 |
| ·线性回归方法的实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 第5章 时间序列预测法 | 第32-37页 |
| ·方法概述 | 第32页 |
| ·指数平滑预测法 | 第32-34页 |
| ·指数平滑法的实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 第6章 灰色系统预测法 | 第37-42页 |
| ·方法概述 | 第37页 |
| ·建模方法 | 第37-39页 |
| ·灰色系统预测的实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 第7章 BP神经网络预测法 | 第42-51页 |
| ·人工神经网络概述 | 第42-44页 |
| ·人工神经元结构 | 第42-43页 |
| ·前馈型神经网络 | 第43页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第43-44页 |
| ·BP算法描述 | 第44-47页 |
| ·BP神经网络的实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 第8章 总结 | 第51-53页 |
| ·本文工作概述 | 第51页 |
| ·下一步工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 摘要 | 第56-59页 |
| Abstract | 第59-62页 |
