| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·组合预测 | 第9-10页 |
| ·预测 | 第9页 |
| ·组合预测 | 第9-10页 |
| ·基因表示式编程与组合预测 | 第10页 |
| ·主要工作及论文内容 | 第10-12页 |
| 第二章 预测的基本原理与单一模型预测方法 | 第12-24页 |
| ·预测的概念 | 第12页 |
| ·预测的可能性 | 第12-13页 |
| ·预测的种类 | 第13-14页 |
| ·预测效果的评价 | 第14-16页 |
| ·单一方法预测模型 | 第16-24页 |
| ·自回归滑动平均模型(ARMA Model) | 第16页 |
| ·差分自回归移动平均模型(ARIMA Model) | 第16-17页 |
| ·灰色GM(1,1)预测模型 | 第17-22页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第22-24页 |
| 第三章 组合预测 | 第24-30页 |
| ·组合预测概述 | 第24页 |
| ·组合预测的研究现状 | 第24-25页 |
| ·常用的组合预测方法 | 第25-28页 |
| ·线性组合预测的基本形式和方法 | 第25-26页 |
| ·非线性组合预测的基本形式和方法 | 第26-28页 |
| ·线性组合预测函数与非线性组合预测函数的比较 | 第28-30页 |
| 第四章 基于基因表达式编程的组合预测方法 | 第30-41页 |
| ·基因表达式编程简介 | 第30-36页 |
| ·遗传算法(GA) | 第30-32页 |
| ·遗传编程(GP) | 第32-33页 |
| ·基因表达式编程(GEP) | 第33-36页 |
| ·基因表达式编程与函数挖掘 | 第36-37页 |
| ·函数挖掘简介 | 第36页 |
| ·基因表达式编程(GEP)函数挖掘的优势 | 第36-37页 |
| ·基因表达式编程(GEP)函数挖掘流程 | 第37页 |
| ·基于基因表达式编程的组合预测 | 第37-40页 |
| ·组合预测函数挖掘的可行性分析 | 第37-38页 |
| ·基于基因表达式编程进行组合预测的流程分析 | 第38-40页 |
| ·几种非线性组合预测方法的比较 | 第40-41页 |
| 第五章 预测实验 | 第41-48页 |
| ·实验数据的选取 | 第41-42页 |
| ·实验方案 | 第42-43页 |
| ·单一方法预测模型预测方案 | 第42页 |
| ·基于基因表达式编程的非线性函数挖掘 | 第42-43页 |
| ·组合预测实验 | 第43页 |
| ·试验效果评价 | 第43页 |
| ·单个预测方法预测结果 | 第43-45页 |
| ·组合预测及结果分析 | 第45-48页 |
| ·组合预测函数挖掘 | 第45页 |
| ·组合预测结果 | 第45-46页 |
| ·与其他组合预测方法预测结果的比较 | 第46-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| ·主要研究成果及创新 | 第48页 |
| ·存在的问题和下一步的工作 | 第48-49页 |
| 附录 实验所用代码 | 第49-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |