| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1. 水产品价格预测研究的意义 | 第9-10页 |
| 2. 影响水产品价格波动的因素 | 第10-11页 |
| 3. 国内外水产品价格预测研究现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 4. 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 价格预测方法的探讨 | 第13-31页 |
| 1. 预测的概念和分类 | 第13页 |
| ·什么是预测 | 第13页 |
| ·预测的分类 | 第13页 |
| 2. 几种常用的时间序列预测法 | 第13-29页 |
| ·专家意见收集法 | 第14-15页 |
| ·指数平滑预测法 | 第15页 |
| ·趋势预测法 | 第15-20页 |
| ·灰色模型 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络理论 | 第22-29页 |
| 3. 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于BP神经网络的水产品价格预测模型的构建 | 第31-43页 |
| 1. BP(BACK PROPAGATION)神经网络应用于预测的可行性 | 第31-37页 |
| ·BP网络结构及其学习算法 | 第31-36页 |
| ·BP网络的不足及改进 | 第36-37页 |
| 2. BP人工神经网络应用于预测 | 第37-43页 |
| ·BP人工神经网络应用于预测的原理 | 第37页 |
| ·BP人工神经网络应用于预测的步骤 | 第37-43页 |
| 第四章 人工神经网络在水产品价格预测方面的实现 | 第43-53页 |
| 1. 水产品价格预测指标的选择 | 第43页 |
| 2. 学习样本和输入输出变量的确定 | 第43-45页 |
| ·数据预处理 | 第43页 |
| ·输入与输出变量的确定 | 第43页 |
| ·BP网络的建立 | 第43-44页 |
| ·权和阈值的初始化 | 第44-45页 |
| ·网络训练 | 第45页 |
| ·检验网络 | 第45页 |
| 3. 基于BP神经网络水产品价格预测模型的实现 | 第45-53页 |
| ·样本的选择与预处理 | 第45页 |
| ·水产品价格预测预测模型的实现 | 第45-53页 |
| 全文小结 | 第53-55页 |
| 讨论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59-71页 |
| 致谢 | 第71页 |