市场经济下天然气价格预测研究——偏最小二乘神经网络模型（PLSNN）应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 引言 | 第7-10页 |
| ·课题的选择及其理论意义 | 第7-8页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第8-9页 |
| ·本论文的研究思路 | 第9-10页 |
| 第1章 天然气价格及其预测方法综述 | 第10-20页 |
| ·预测与预测方法 | 第10-12页 |
| ·定性预测和定量预测的特点 | 第10-11页 |
| ·定量预测方法 | 第11-12页 |
| ·天然气价格研究现状 | 第12页 |
| ·天然气价格预测现状 | 第12-15页 |
| ·天然气价格预测方法和模型 | 第15-19页 |
| ·本研究采用的方法和模型 | 第19-20页 |
| 第2章 市场经济下天然气价格影响因素分析 | 第20-27页 |
| ·供应方价格影响因素分析 | 第20-23页 |
| ·需求方价格影响因素分析 | 第23-25页 |
| ·其他因素 | 第25-27页 |
| 第3章 偏最小二乘回归方法 | 第27-37页 |
| ·偏最小二乘回归分析方法简述 | 第27-28页 |
| ·偏最小二乘回归分析的建模原理和思路 | 第28-31页 |
| ·交叉有效性分析 | 第31-32页 |
| ·偏最小二乘回归的辅助分析技术 | 第32-35页 |
| ·精度分析及特异点的判别 | 第32-34页 |
| ·变量投影重要性分析 | 第34页 |
| ·X和y之间相关关系分析 | 第34-35页 |
| ·特异样本的判别 | 第35页 |
| ·偏最小二乘回归算法归纳 | 第35-37页 |
| 第4章 BP神经网络模型 | 第37-49页 |
| ·神经网络概述 | 第37-38页 |
| ·神经网络与预测 | 第38-41页 |
| ·人工神经网络在预测领域的早期应用 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络在预测领域应用的发展 | 第40页 |
| ·人工神经网络预测方法 | 第40-41页 |
| ·BP网络的结构和数学描述 | 第41-45页 |
| ·BP网络的改进 | 第45-49页 |
| ·附加动量法 | 第45-46页 |
| ·自适应学习速率 | 第46-49页 |
| 第5章 偏最小二乘神经网络模型及天然气价格预测 | 第49-60页 |
| ·偏最小二乘神经网络(PLSNN)模型的构建 | 第49-50页 |
| ·输入变量的选取 | 第50页 |
| ·模型的拟合 | 第50-57页 |
| ·PLSNN模型在中国天然气价格预测中的应用 | 第57-60页 |
| 第6章 结论和建议 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·建议 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-71页 |
