基于多源数据的甲醇产品价格预测与可视分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究目标和内容 | 第14-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关技术的介绍 | 第18-26页 |
| ·简单时间序列预测法 | 第18-20页 |
| ·指数平滑法 | 第18-19页 |
| ·季节指数平滑法 | 第19页 |
| ·时间序列预测ARMA | 第19-20页 |
| ·因素预测法 | 第20-23页 |
| ·BP神经网络 | 第20-22页 |
| ·小波神经网络 | 第22页 |
| ·GARCH模型 | 第22-23页 |
| ·数据可视分析的介绍 | 第23-25页 |
| ·数据可视化概念 | 第23-24页 |
| ·数据可视化技术 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于历史数据的因素分析与预测 | 第26-40页 |
| ·甲醇产品价格影响因素 | 第26-27页 |
| ·数据预处理及分析 | 第27-34页 |
| ·数据的处理 | 第27-29页 |
| ·变量的相关性分析 | 第29-32页 |
| ·影响因素的确定 | 第32-34页 |
| ·预测模型试验对比 | 第34-39页 |
| ·预测模型的选择 | 第34-35页 |
| ·预测模型的比较 | 第35-37页 |
| ·误差评估与分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于数据分析的价格预测算法 | 第40-52页 |
| ·网络情感数据分析 | 第40-44页 |
| ·数据获取 | 第40-41页 |
| ·情感挖掘 | 第41-44页 |
| ·专家经验的分析 | 第44-46页 |
| ·问卷的设置 | 第45页 |
| ·问卷评估 | 第45-46页 |
| ·结合情感数据和专家经验的改进模型 | 第46-51页 |
| ·预测模型的提出 | 第46-47页 |
| ·短期预测与评估 | 第47-50页 |
| ·长期预测与评估 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 甲醇价格预测的可视化系统 | 第52-62页 |
| ·可视化设计与交互 | 第52-59页 |
| ·数据可视化 | 第52-56页 |
| ·预测信息可视化 | 第56-58页 |
| ·网络评价信息的搜索 | 第58-59页 |
| ·甲醇价格预测的可视化 | 第59-61页 |
| ·系统分析 | 第59-60页 |
| ·用户使用反馈 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-64页 |
| ·论文工作总结 | 第62页 |
| ·未来研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 研究生期间科研成果 | 第73页 |
