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话务量分析和多种预测模型的比较研究

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话务量分析和多种预测模型的比较研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第一章 绪论第10-14 页
  · 课题背景第10-11 页
  · 话务量预测概念第11 页
  · 国内外研究现状第11-12 页
  · 本文工作与论文结构第12-14 页
第二章 话务量分析综述第14-18 页
  · 话务量概述第14-15 页
  · 话务量分析调研第15-17 页
    · 话务量分析的意义第15-16 页
    · 预测方法概述第16-17 页
  · 本章小结第17-18 页
第三章 预测模型的理论分析第18-31 页
  · ARMA预测模型第18-20 页
    · 自回归AR(p)模型第19 页
    · 滑动平均MA(q)模型第19 页
    · 自回归滑动平均ARMA(p,q)模型第19-20 页
  · 神经网络(BP)预测模型第20-23 页
    · 神经元模型第21-22 页
    · 神经网络的结构与学习方法第22-23 页
  · 支持向量机(SVM)预测模型第23-30 页
    · 分类和回归问题第23-24 页
    · SVM分类方法第24-26 页
    · SVM回归分析第26-29 页
    · SVM方法的特点第29-30 页
  · 本章小结第30-31 页
第四章 多种预测模型的比较研究第31-56 页
  · 话务量数据采集及分析第31-34 页
  · 预测模型框架图及其概述第34-37 页
  · 基于ARMA模型的预测模型第37-40 页
  · 基于BP模型的预测模型第40-45 页
  · 基于SVM模型的预测模型第45-49 页
  · 多种预测模型的性能比较第49-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第五章 基于SVM多模型的话务量预测模型第56-61 页
  · 多模型的设计及其说明第56-57 页
  · 实验过程及结果分析第57-59 页
  · 与SVM单模型预测结果的比较第59-60 页
  · 本章小结第60-61 页
第六章 总结与展望第61-63 页
  · 总结第61 页
  · 展望第61-63 页
参考文献第63-65 页
致谢第65-66 页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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