| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 致谢 | 第13-19页 |
| 第一章 引言 | 第19-30页 |
| ·数据分析——现代预测理论的新背景 | 第19-20页 |
| ·科学预测是管理决策的逻辑起点 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-26页 |
| ·基于数据分析的预测理论支撑 | 第26-27页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第27-30页 |
| 第二章 预测基础理论 | 第30-51页 |
| ·预测中常用的理论与方法 | 第30-41页 |
| ·预测数据的标准变换处理 | 第41-45页 |
| ·预测方法的适用性界定 | 第45-48页 |
| ·预测结果的有效性评估 | 第48-51页 |
| 第三章 基于数值逼近理论的趋势预测方法研究 | 第51-83页 |
| ·引论 | 第51-53页 |
| ·建模知识准备 | 第53-62页 |
| ·基于分段线性 LAGRANGE 插值的灰色预测模型 | 第62-67页 |
| ·基于分段线性 NEWTON 插值的灰色预测模型 | 第67-70页 |
| ·基于三次样条的动态灰色预测模型 | 第70-74页 |
| ·基于 GAUSS 插值的正交化预测模型 | 第74-76页 |
| ·基于灰色 MARKOV 链的 GAUSS-CHEBYSHEV 正交化预测模型 | 第76-83页 |
| 第4章 基于半参数分析的统计推断模型 | 第83-116页 |
| ·引论 | 第83-84页 |
| ·建模知识准备 | 第84-94页 |
| ·基于补偿最小二乘法的半参数统计推断模型 | 第94-99页 |
| ·基于滑动平均估计的半参数统计推断模型 | 第99-102页 |
| ·基于残差分布测度修正的半参数统计推断模型 | 第102-109页 |
| ·基于区间可变权重的半参数统计推断模型 | 第109-116页 |
| 第5章 基于智能优化方法的自适应推演方法研究 | 第116-134页 |
| ·引论 | 第116页 |
| ·建模知识准备 | 第116-120页 |
| ·基于自适应遗传算法的 ARMA 推演模型 | 第120-125页 |
| ·含有压缩因子的自适应灰色粒子群优化推演模型 | 第125-128页 |
| ·基于极值扰动和自适应调整系数的灰色粒子群优化推演模型 | 第128-134页 |
| 第6章 总结与展望 | 第134-137页 |
| ·总结 | 第134-136页 |
| ·未来展望 | 第136-137页 |
| 参考文献 | 第137-147页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第147-149页 |
