| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第18-21页 |
| 第2章 模型的理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 消费者网络信息搜索模型理论框架 | 第21-25页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第25-29页 |
| 2.3 百度指数简介 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于百度指数的变量数据选取与模型结构确定 | 第33-39页 |
| 3.1 基于百度指数的变量数据选取 | 第33-37页 |
| 3.2 BP神经网络模型设计 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 实证应用——基于本文模型的朗逸车型销量预测 | 第39-48页 |
| 4.1 样本数据选取及预处理 | 第39-40页 |
| 4.2 关键词的选取 | 第40-42页 |
| 4.3 模型结构和预测结果分析 | 第42-44页 |
| 4.4 基于主成分分析的改进 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实证应用讨论 | 第48-59页 |
| 5.1 对比模型确定 | 第48-57页 |
| 5.2 模型预测效果比较 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论 | 第59-62页 |
| 6.1 研究结论 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第67页 |