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粒子群—灰色马尔科夫链的改进及应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文主要内容第12页
    1.4 本文的创新点第12-14页
第二章 预测中国红枣年产量的数学模型第14-26页
    2.1 GM(1,1)模型理论第14-16页
    2.2 马尔科夫链的相关理论第16-19页
        2.2.1 马尔科夫过程第16页
        2.2.2 马尔科夫链的定义与几条性质第16-18页
        2.2.3 利用马尔科夫链进行预测的基本步骤第18-19页
    2.3 粒子群算法理论第19-23页
        2.3.1 粒子群算法简介第19-20页
        2.3.2 标准粒子群算法第20-21页
        2.3.3 改进惯性因子的粒子群算法第21-23页
    2.4 粒子群优化的灰色马尔科夫链模型第23-26页
        2.4.1 灰色马尔科夫链模型第23-24页
        2.4.2 改进适应度函数的粒子群-灰色马尔科夫链模型第24-26页
第三章 实例运用第26-35页
    3.1 残差检验第26-27页
    3.2 灰色GM(1,1)模型预测红枣年产量第27-28页
    3.3 灰色马尔科夫链模型预测中国红枣年产量第28-30页
        3.3.1 状态划分第28-29页
        3.3.2 建立概率转移矩阵第29页
        3.3.3 获得预测值第29-30页
    3.4 粒子群-灰色马尔科夫链模型预测中国红枣年产量第30-33页
        3.4.1 残差状态区间分析第30-31页
        3.4.2 获取粒子群-灰色马尔科夫链模型预测结果第31-33页
    3.5 三种模型的实例运用分析第33-35页
第四章 总结及展望第35-37页
致谢第37-38页
参考文献第38-41页
附录1 攻读学位期间发表论文目录第41-42页
附录2 算法程序第42-48页

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