| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究问题的提出 | 第8页 |
| ·研究目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-12页 |
| 2 应急物资需求预测概述 | 第12-27页 |
| ·应急物资需求概述 | 第12-14页 |
| ·应急物资及应急物资需求概念 | 第12页 |
| ·应急物资需求的内容 | 第12-13页 |
| ·应急物资需求的特征 | 第13-14页 |
| ·应急物资需求预测方法探索 | 第14-17页 |
| ·预测的一般步骤 | 第14-16页 |
| ·应急物资需求预测方法概述 | 第16页 |
| ·应急物资需求预测模型选择原则 | 第16-17页 |
| ·应急救援级别划分 | 第17-26页 |
| ·动态模糊分级基本思想 | 第18页 |
| ·动态模糊分级法描述 | 第18-20页 |
| ·算例验证 | 第20-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 粒子群优化 BP 神经网络的预测方法研究 | 第27-43页 |
| ·神经网络概述 | 第27-32页 |
| ·人工神经网络模型 | 第27-29页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络存在的问题及其改进 | 第32-34页 |
| ·BP 神经网络存在的问题 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络的改进 | 第33-34页 |
| ·智能算法在优化神经网络中的应用 | 第34-35页 |
| ·粒子群优化算法 | 第35-40页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第35-38页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第38-39页 |
| ·粒子群优化算法的参数分析 | 第39-40页 |
| ·粒子群优化 BP 神经网络的预测方法 | 第40-42页 |
| ·粒子群优化 BP 神经网络的可行性 | 第40页 |
| ·粒子群优化 BP 神经网络的基本方法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 粒子群优化 BP 神经网络的应急物资需求预测 | 第43-51页 |
| ·建模基本假设 | 第43页 |
| ·应急物资需求数据来源 | 第43-44页 |
| ·建立模型 | 第44-46页 |
| ·网络结构设计 | 第44-46页 |
| ·粒子群优化算法参数设置 | 第46页 |
| ·粒子群优化 BP 神经网络在应急物资需求预测中的应用 | 第46-50页 |
| ·数据初始化 | 第46-47页 |
| ·实验各模型网络收敛速度比较 | 第47-49页 |
| ·预测准确率的比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |