| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究工作 | 第12页 |
| ·本文组织结构与章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 RBF网络基础理论 | 第14-30页 |
| ·RBF网络理论综述 | 第14-15页 |
| ·常见的RBF网络算法 | 第15-17页 |
| ·改进的正交最小二乘法RBF网络算法 | 第17-29页 |
| ·常规正交最小二乘法和常规正则最小二乘法 | 第18-22页 |
| ·引入GCV准则的整合子网络正交最小二乘法RBF网络算法 | 第22-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 编制总量预测研究 | 第30-34页 |
| ·编制总量预测概述 | 第30页 |
| ·编制预测的常用方法 | 第30-33页 |
| ·回归分析法 | 第30-31页 |
| ·经验比例法 | 第31-32页 |
| ·趋势分析法 | 第32页 |
| ·灰色预测方法 | 第32-33页 |
| ·常用编制预测方法的缺点 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于改进的RBF神经网络的编制总量预测 | 第34-62页 |
| ·编制核定相关指标的分析 | 第34-35页 |
| ·采集编制核定相关指标的原始数据 | 第35-36页 |
| ·对编制核定相关指标原始数据进行标准化处理 | 第36-37页 |
| ·核定编制影响因素及回归分析 | 第37-46页 |
| ·学历因素回归分析 | 第38-39页 |
| ·年龄因素回归分析 | 第39页 |
| ·民间非政府因素回归分析 | 第39-41页 |
| ·经济发展水平、财政收入与政府规模的相关性分析 | 第41-43页 |
| ·人口规模与政府规模的相关性分析 | 第43-44页 |
| ·地域面积与政府规模的相关性分析 | 第44-46页 |
| ·建立县(区)级政府体系的编制预测模型 | 第46页 |
| ·编制总量预测线性回归模型 | 第46-49页 |
| ·改进的RBF网络模型对编制总量的预测 | 第49-61页 |
| ·改进的RBF网络算法预测模型 | 第49-51页 |
| ·改进的RBF网络算法步骤 | 第51-52页 |
| ·训练学习和预测过程 | 第52-59页 |
| ·各预测模型预测结果精确度对比分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结和展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第67页 |