| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第10-12页 |
| ·论文研究的背景 | 第10页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 2 民航客运量发展趋势及影响因素分析 | 第15-27页 |
| ·我国民航客运量发展趋势 | 第15-18页 |
| ·我国民航客运量发展趋势 | 第15-16页 |
| ·我国民航运输发展阶段分析 | 第16-18页 |
| ·民航客运量的相关影响因素分析 | 第18-25页 |
| ·宏观经济因素分析 | 第18-20页 |
| ·微观经济因素 | 第20-25页 |
| ·影响因素的选取 | 第25-27页 |
| 3 民航客运量预测方法的分析与选择 | 第27-34页 |
| ·民航客运量的特点 | 第27-28页 |
| ·民航客运量预测方法的分析 | 第28-30页 |
| ·基于时间序列的预测方法 | 第28-29页 |
| ·基于影响因素的预测方法 | 第29页 |
| ·定性预测法 | 第29-30页 |
| ·灰色理论与RBF神经网络的特点 | 第30-33页 |
| ·灰色理论模型特点 | 第30-32页 |
| ·RBF神经网络模型的特点 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 基于灰色理论与RBF神经网络民航客运量预测方法研究 | 第34-54页 |
| ·基于灰色理论的民航客运量预测方法及实现 | 第34-41页 |
| ·灰色理论模型 | 第34-36页 |
| ·基于灰色理论民航客运量预测模型的实现 | 第36-40页 |
| ·提高灰色预测精度的方法分析 | 第40-41页 |
| ·基于RBF神经网络的民航客运量预测 | 第41-54页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第41-43页 |
| ·基于聚类学习算法的民航客运量预测建模思想 | 第43-46页 |
| ·基于RBF神经网络民航客运量预测的模型算法 | 第46-48页 |
| ·构建时间序列的民航客运量预测模型 | 第48-50页 |
| ·构建因果关系的民航客运量预测模型 | 第50-53页 |
| ·基于时间序列与因果关系两种预测方法的比较 | 第53-54页 |
| 5 基于灰色—RBF神经网络民航客流量预测模型研究 | 第54-69页 |
| ·灰色—RBF神经网络预测模型原理 | 第54-55页 |
| ·灰色—RBF神经网络预测模型的建立与实现 | 第55-66页 |
| ·构建时间序列的灰色—RBF神经网络预测模型及实现 | 第55-57页 |
| ·构建因果关系的灰色—RBF神经网络预测模型 | 第57-63页 |
| ·构造因果关系的灰色—RBF神经网络预测模型的实现 | 第63-66页 |
| ·模型的比较 | 第66-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-72页 |
| ·结论 | 第69-71页 |
| ·进一步的研究工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
