时间序列分析的研究与应用
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-14页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·时间序列分析的发展概况 | 第11-12页 |
| ·常用的参数估计方法 | 第12页 |
| ·主要研究内容方法及技术路线 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容方法 | 第12-13页 |
| ·技术路线图 | 第13-14页 |
| 2 时间序列分析的基本理论与方法 | 第14-30页 |
| ·时间序列分析的相关概念 | 第14-17页 |
| ·时间序列 | 第14页 |
| ·随机时间序列的特性分析 | 第14-16页 |
| ·方法性工具 | 第16-17页 |
| ·ARIMA模型体系 | 第17-21页 |
| ·自回归模型 | 第18页 |
| ·移动平均模型 | 第18-19页 |
| ·自回归移动平均模型 | 第19页 |
| ·求和自回归移动平均模型 | 第19-20页 |
| ·季节模型 | 第20-21页 |
| ·Box-Jenkins建模的理论方法 | 第21-28页 |
| ·时间序列模型的特征函数 | 第21-22页 |
| ·模型识别 | 第22-24页 |
| ·模型参数估计 | 第24-26页 |
| ·模型检验及优化 | 第26-28页 |
| ·线性最小方差预测 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 遗传算法的基本理论方法及其改进研究 | 第30-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第30页 |
| ·基本遗传算法原理 | 第30-34页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第31页 |
| ·基本遗传算法的实现 | 第31-33页 |
| ·基本遗传算法的运算流程 | 第33-34页 |
| ·实数遗传算法及其改进研究 | 第34-45页 |
| ·实数遗传算法的发展和研究概况 | 第34-35页 |
| ·实数遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| ·实数遗传算法的基本操作 | 第36-41页 |
| ·基于实数编码的改进遗传算法 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 4 改进的实数遗传算法在时间序列分析中的应用 | 第47-58页 |
| ·应用背景 | 第47页 |
| ·误差指标 | 第47-48页 |
| ·Box-Jenkins建模法预测实例 | 第48-52页 |
| ·改进实数遗传算法在参数估计中的应用 | 第52-54页 |
| ·IRGA—ARIMA建模法及预测实例 | 第54-57页 |
| ·IRGA—ARIMA建模流程 | 第54-55页 |
| ·实证分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 5 结论 | 第58-60页 |
| ·主要研究工作 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
