| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 前言 | 第13-19页 |
| ·课题研究的背景、目的和意义 | 第13-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第13-14页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| ·灰色预测模型的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容及框架 | 第17-19页 |
| 第二章 灰色系统预测的基本理论 | 第19-31页 |
| ·灰色系统建模思想 | 第19页 |
| ·序列算子与灰色序列生成 | 第19-24页 |
| ·序列算子 | 第19-21页 |
| ·灰色序列生成 | 第21-24页 |
| ·累加生成 | 第21-22页 |
| ·累减生成 | 第22-23页 |
| ·均值生成 | 第23页 |
| ·级比生成 | 第23-24页 |
| ·GM(1,1)模型建模及其拓展模型 | 第24-27页 |
| ·GM(1,1)模型建模原理 | 第24-26页 |
| ·GM(1,1)模型的使用范围 | 第26页 |
| ·GM(1,1)模型的拓展模型 | 第26-27页 |
| ·模型精度检验 | 第27-30页 |
| ·相对误差和平均相对误差检验 | 第27-28页 |
| ·后验差检验法 | 第28-29页 |
| ·关联度检验法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 提高 GM(1,1)模型精度的研究及其应用 | 第31-46页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·GM(1,1)模型的改进 | 第32-37页 |
| ·灰色作用量的时变性质 | 第32-33页 |
| ·基于优化灰色作用量和背景值组合的 GM(1,1)模型的改进 | 第33-35页 |
| ·修正初值 | 第35-36页 |
| ·应用实例 | 第36-37页 |
| ·基于遗传算法的一类新强化缓冲算子 | 第37-45页 |
| ·冲击扰动与缓冲算子 | 第38-39页 |
| ·缓冲算子的性质 | 第39页 |
| ·一种新的强化缓冲算子的构造 | 第39-42页 |
| ·可变权重λ的确定 | 第42-43页 |
| ·应用实例 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 GM(2,1)预测模型的研究及改进 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·GM(2,1)模型的建立 | 第47-48页 |
| ·基于三种方法结合的 GM(2,1)模型的改进研究 | 第48-52页 |
| ·GM(2,1)模型白化方程的构成的不足和改进 | 第48-50页 |
| ·利用累积法对 GM(2,1)模型参数进行估计 | 第50-51页 |
| ·利用梯度下降法求取待定参数c1 ，c2 的值 | 第51-52页 |
| ·应用实例 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 改进的灰色 Verhulst 模型及其应用 | 第55-68页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·基于遗传算法的灰色 Verhulst 模型的改进研究 | 第55-62页 |
| ·灰色 Verhulst 模型的定义 | 第56-57页 |
| ·传统灰色 Verhulst 模型的不足 | 第57页 |
| ·灰色 Verhulst 模型灰导数的改进 | 第57-59页 |
| ·求解参数ξ的遗传算法 | 第59-60页 |
| ·应用实例 | 第60-62页 |
| ·基于遗传算法的非等间距灰色 Verhulst 模型的改进研究 | 第62-67页 |
| ·非等间距灰色 Verhulst 模型的建立 | 第63-64页 |
| ·非等间距灰色 Verhulst 模型灰导数的改进 | 第64-65页 |
| ·非等间距灰色 Verhulst 模型的参数ξ的求解 | 第65-66页 |
| ·应用实例 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本学位论文工作总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第75页 |
