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基于ANFIS的区域汽车市场销售量预测研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外同类研究综述第11-15页
        1.2.1 销售预测技术研究综述第11-12页
        1.2.2 汽车销售量预测研究综述第12-13页
        1.2.3 ANFIS模型应用研究综述第13-15页
    1.3 研究内容和研究思路第15-18页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 研究思路第16-18页
第2章 销售预测基础理论与方法第18-32页
    2.1 销售预测方法第18-24页
        2.1.1 定性预测方法第18-19页
        2.1.2 定量预测方法第19-20页
        2.1.3 预测方法选择第20-21页
        2.1.4 预测方法总结第21-24页
    2.2 销售线索及其作用第24-27页
        2.2.1 销售线索的定义和作用第24-25页
        2.2.2 销售线索的来源第25-26页
        2.2.3 销售线索与销售量的关系第26-27页
    2.3 模糊神经网络理论第27-30页
        2.3.1 基本概念第27页
        2.3.2 模型结构第27-29页
        2.3.3 与神经网络异同点第29-30页
    2.4 本章小结第30-32页
第3章 当前汽车销售预测流程及影响因素第32-42页
    3.1 当前整车厂的汽车销售预测第32-35页
        3.1.1 预测过程第32-33页
        3.1.2 数据基础第33页
        3.1.3 预测结果的使用第33-34页
        3.1.4 预测方法的运用第34-35页
    3.2 汽车销售预测影响因素分析第35-37页
        3.2.1 国内生产总值第35页
        3.2.2 居民收入第35-36页
        3.2.3 价格第36页
        3.2.4 消费者心理第36页
        3.2.5 消费环境第36-37页
    3.3 汽车销售量预测模型第37-40页
        3.3.1 时间序列分解模型(Time-series Decomposition)第37-39页
        3.3.2 差分自回归移动平均模型(ARIMA)第39-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 基于ANFIS的汽车销售量预测模型第42-54页
    4.1 预测模型概述第42页
    4.2 变量选择第42-46页
        4.2.1 输入变量说明第42-44页
        4.2.2 输入变量的数学表达第44-46页
    4.3 模型构建第46-51页
        4.3.1 预测变量的选择第46-48页
        4.3.2 ANFIS预测第48-51页
    4.4 评估标准第51-52页
    4.5 本章小结第52-54页
第5章 基于ANFIS的汽车销售量预测模型应用分析第54-84页
    5.1 基础数据第54-55页
    5.2 ANFIS预测方法及其预测结果第55-68页
        5.2.1 变量及数据的选取第55-60页
        5.2.2 宏观经济因素的主成份分析第60页
        5.2.3 汽车销售量的偏最小二乘回归分析第60-64页
        5.2.4 ANFIS预测汽车销售量第64-66页
        5.2.5 预测结果第66-68页
    5.3 ARIMA预测法及其预测结果第68-76页
        5.3.1 数据相关性分析第68-69页
        5.3.2 相关性验证第69-72页
        5.3.3 模型参数的确定第72-75页
        5.3.4 预测结果第75-76页
    5.4 时间序列分解预测法及其预测结果第76-81页
        5.4.1 数据分析第76-77页
        5.4.2 时间序列分解第77-80页
        5.4.3 预测结果第80-81页
    5.5 三种预测模型预测精度比较第81-82页
    5.6 本章小结第82-84页
第6章 总结与展望第84-86页
    6.1 论文总结第84-85页
    6.2 研究展望第85-86页
参考文献第86-89页
附录第89-93页
导师及作者简介第93-94页
后记和致谢第94页

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