摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·最优化理论的产生和发展 | 第10-11页 |
·灰色系统理论的产生和发展 | 第11页 |
·遗传算法的产生和发展 | 第11-12页 |
·组合预测模型的产生与发展 | 第12页 |
·课题提出背景及研究意义 | 第12-13页 |
·论文的主要工作与创新 | 第13-16页 |
第2章 基础知识 | 第16-26页 |
·灰色系统理论动态模型 GM(1,1) | 第16-17页 |
·灰色模型 GM(1,1)基本原理 | 第16-17页 |
·优化算法基本原理 | 第17-18页 |
·无约束问题的最优性条件 | 第17页 |
·无约束优化问题的算法框架 | 第17-18页 |
·遗传算法的基本操作 | 第18-21页 |
·遗传编码 | 第18-19页 |
·适应度函数的设计 | 第19页 |
·遗传算子 | 第19-21页 |
·时间序列模型 | 第21-23页 |
·平稳时间序列模型 | 第21-22页 |
·非平稳序列的平稳化处理 | 第22-23页 |
·指数平滑预测模型 | 第23-24页 |
·一次指数平滑法 | 第23-24页 |
·二次指数平滑法 | 第24页 |
·组合预测模型 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 GM(1,1)模型的灰作用量优化 | 第26-36页 |
·引言 | 第26页 |
·GM(1,1)模型原始序列的优化 | 第26-28页 |
·对数变换的理论证明 | 第27-28页 |
·GM(1,1)模型背景值的优化 | 第28页 |
·GM(1,1)模型灰作用量的优化 | 第28-33页 |
·灰作用量优化的理论证明 | 第29-33页 |
·实例分析 | 第33-34页 |
·评价预测结果 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第4章 GM(1,1)模型参数估计的新算法—混合遗传算法 | 第36-46页 |
·引言 | 第36页 |
·遗传算法 | 第36-37页 |
·最速下降法 | 第37页 |
·局部搜索技术 | 第37-40页 |
·收敛性证明 | 第40-41页 |
·数值算例 | 第41-43页 |
·GM(1,1)模型的参数估计 | 第43页 |
·实例分析 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第5章 基于 GM(1,1)、指数平滑与 ARIMA 模型的组合预测模型 | 第46-56页 |
·引言 | 第46页 |
·各种模型建模原理 | 第46-49页 |
·ARIMA 模型及建模步骤 | 第46-47页 |
·指数平滑法模型及建模步骤 | 第47-48页 |
·组合预测模型及建模步骤 | 第48-49页 |
·内蒙古自治区人均 GDP 的预测及分析 | 第49-55页 |
·ARIMA 模型的预测结果 | 第49-53页 |
·指数平滑法预测模型 | 第53-54页 |
·改进 GM(1,1)预测模型的预测结果 | 第54-55页 |
·组合预测模型 | 第55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
结论 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-63页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
作者简介 | 第65页 |