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基于灰色GA-BP神经网络的江西人口预测

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 引言第8-12页
    1.1 问题提出及选题的意义第8页
    1.2 国内外人口预测研究现状第8-9页
    1.3 论文的主要内容及创新第9-12页
        1.3.1 论文的主要内容第9-10页
        1.3.2 论文的创新点第10-12页
2 基于Logistic人口增长模型的江西人口预测第12-18页
    2.1 Logistic人口增长模型概述第12页
    2.2 数据来源第12-15页
    2.3 模型验证情况及预测第15-17页
    2.4 本章小结第17-18页
3 基于时间序列模型的江西人口预测第18-34页
    3.1 时间序列模型第18-21页
        3.1.1 时间序列模型系统概述第18页
        3.1.2 随机过程、平稳和非平稳序列、差分的概念第18-19页
        3.1.3 单位根检验第19-20页
        3.1.4 白噪声检验第20-21页
        3.1.5 BIC定阶第21页
    3.2 时间序列的基本模型第21-23页
        3.2.1 指数平滑模型第21-22页
        3.2.2 ARMA(p,q)模型第22-23页
        3.2.3 ARIMA(p,d,q)模型第23页
    3.3 ARIMA模型建立步骤第23-25页
        3.3.1 数据平稳性检验第23-24页
        3.3.2 对差分后的平稳数据进行ARMA拟合第24页
        3.3.3 参数检验第24页
        3.3.4 模型检验第24页
        3.3.5 模型预测第24-25页
    3.4 利用ARIMA模型对江西人口数据建模预测第25-33页
        3.4.2 人口数据平稳化处理第27-29页
        3.4.3 ARIMA(p,d,q)模型的建立与检验第29-31页
        3.4.4 对ARIMA(0,2,1)模型的验证第31-32页
        3.4.5 利用ARIMA (0,2,1)模型进行预测第32-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 基于灰色系统理论的江西人口的预测第34-42页
    4.1 灰色系统理论系统概述第34页
    4.2 灰色系统理论系统简介第34-40页
        4.2.1 灰色关联分析第34-36页
        4.2.2 生成数第36页
        4.2.3 GM(1,N)模型第36-38页
        4.2.4 模型检验第38-40页
    4.3 基于GM(1,1)模型的江西人口预测第40-42页
5 基于灰色GA-BP神经网络的江西人口预测第42-60页
    5.1 组合模型的引出第42页
    5.2 人工神经网络第42-44页
        5.2.1 发展史第42-43页
        5.2.2 基本特征第43页
        5.2.3 应用领域第43-44页
        5.2.4 人工神经网络的最近发展近况第44页
    5.3 BP神经网络算法第44-49页
        5.3.1 BP神经网络算法概述第44-45页
        5.3.2 BP神经网络算法的计算步骤第45-48页
        5.3.3 BP神经网络参数的设置第48-49页
        5.3.4 BP神经网络算法的优缺点第49页
    5.4 遗传算法第49-52页
        5.4.1 遗传算法概述第49-50页
        5.4.2 遗传算法的计算过程第50-52页
    5.5 遗传算法优化BP神经网络第52-54页
    5.6 灰色GA-BP神经网络模型的构建第54-58页
        5.6.1 模型构建原理第54页
        5.6.2 模型算法步骤第54页
        5.6.3 神经网络及遗传算法参数的设定第54-55页
        5.6.4 灰色GA-BP神经网络模型在江西人口预测中的应用第55-58页
    5.7 利用训练好的灰色GA-BP神经网络模型进行预测第58-59页
    5.8 本章小结第59-60页
6 结论和展望第60-62页
    6.1 结论第60页
    6.2 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
附录A第66-67页
附录B第67-70页
附录C第70-72页
附录D第72-76页

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