| 第一章 引言 | 第1-14页 |
| ·问题的提出 | 第8-10页 |
| ·研究的背景 | 第8-9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究发展综述 | 第10-12页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本论文的内容结构 | 第13-14页 |
| 第二章 预测方法分析及选择 | 第14-31页 |
| ·预测概述 | 第14-19页 |
| ·预测科学的古今 | 第14页 |
| ·科学预测的重要意义 | 第14页 |
| ·预测的定义 | 第14-15页 |
| ·预测的基本原理 | 第15-16页 |
| ·预测的一般步骤 | 第16-18页 |
| ·预测方法的分类 | 第18-19页 |
| ·预测方法 | 第19-29页 |
| ·专家预测法 | 第19-20页 |
| ·时间序列预测法 | 第20-21页 |
| ·回归分析预测法 | 第21-22页 |
| ·马尔可夫预测法 | 第22-26页 |
| ·神经网络预测法 | 第26-29页 |
| ·灰色预测法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 灰色系统理论基础 | 第31-50页 |
| ·灰色系统的基本概念 | 第31-33页 |
| ·系统思想和系统方法 | 第31页 |
| ·灰色系统 | 第31-32页 |
| ·本征灰系统与非本征灰系统 | 第32-33页 |
| ·灰色系统理论与概率论、模糊理论的对比 | 第33页 |
| ·灰色系统理论的研究内容 | 第33-35页 |
| ·灰色系统理论的基本原理 | 第35-37页 |
| ·差异信息原理 | 第35-36页 |
| ·解的非唯一性原理 | 第36页 |
| ·最少信息原理 | 第36-37页 |
| ·认知根据原理 | 第37页 |
| ·新信息优先原理 | 第37页 |
| ·灰性不灭原理 | 第37页 |
| ·灰色系统的数学描述 | 第37-42页 |
| ·灰数 | 第38-41页 |
| ·灰色方程 | 第41-42页 |
| ·灰色建模 | 第42-46页 |
| ·灰色模型概述 | 第42-43页 |
| ·数据处理 | 第43-45页 |
| ·灰色GM(n，h)模型及适用场合 | 第45-46页 |
| ·灰预测 | 第46-49页 |
| ·灰预测数据的内涵特点 | 第46-47页 |
| ·灰预测的类型 | 第47-49页 |
| ·灰预测方法的共同特点 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于灰色系统理论的芦苇产量预测 | 第50-85页 |
| ·芦苇产量因素分析 | 第50-55页 |
| ·情况概述 | 第50-52页 |
| ·因素分析 | 第52-55页 |
| ·GM(1，1)模型 | 第55-67页 |
| ·GM(1，1)模型基本原理 | 第55-58页 |
| ·GM(1，1)模型群 | 第58-62页 |
| ·GM(1，1)模型的适用范围 | 第62页 |
| ·GM(1，1)模型预测的一般过程 | 第62-64页 |
| ·GM(1，1)模型的检验 | 第64-67页 |
| ·芦苇产量灰色模型的建立 | 第67-84页 |
| ·灰色模型 | 第67-72页 |
| ·其余三个苇场的芦苇产量预测 | 第72-74页 |
| ·两个试探性的研究 | 第74-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 用MATLAB程序语言对芦苇产量灰预测的实现 | 第85-90页 |
| ·MATLAB概述 | 第85-88页 |
| ·MATLAB语言概述 | 第85页 |
| ·MATLAB语言特点及功能 | 第85-88页 |
| ·MATLAB编程 | 第88-90页 |
| 结论 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第95-96页 |
| 申明 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |