| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究思路 | 第11-12页 |
| ·研究内容及组织架构 | 第12-15页 |
| 第二章 基于灰色理论及马尔柯夫链的建模与预测 | 第15-35页 |
| ·灰色理论的建模与预测 | 第15-24页 |
| ·马尔柯夫模型 | 第24-28页 |
| ·灰色-马尔柯夫的建模与预测 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于神经网络与遗传算法的建模与预测 | 第35-53页 |
| ·BP 神经网络的建模 | 第35-44页 |
| ·遗传算法 | 第44-46页 |
| ·基于遗传算法的 BP 神经网络建模与仿真 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 组合方法的比较 | 第53-60页 |
| ·数据拟合的比较 | 第53-54页 |
| ·数据预测的比较 | 第54-56页 |
| ·数据波动的比较 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |