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一种新型GRNN神经网络的制冷压缩机销售预测研究

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一种新型GRNN神经网络的制冷压缩机销售预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-16页
  1.1 本课题研究背景和研究意义第9-10页
  1.2 影响制冷压缩机销售状况的因素分析第10-12页
  1.3 销售预测模型的国内外研究现状第12-13页
    1.3.1 销售预测模型国外研究第12-13页
    1.3.2 销售预测模型国内研究第13页
  1.4 制冷压缩机的市场分析第13-14页
  1.5 本文的主要研究工作和论文章节第14-16页
第二章 企业产品销售预测相关理论第16-26页
  2.1 基于时间序列的预测理论第17-21页
    2.1.1 时间序列预测法的概念第17页
    2.1.2 时间序列预测法的种类第17-21页
      2.1.2.1 单指数平滑法第17-18页
      2.1.2.2 线性指数平滑法第18-19页
      2.1.2.3 季节性指数平滑法第19-20页
      2.1.2.4 阻尼趋势指数平滑法第20-21页
  2.2 基于时间序列的数据挖掘预测模型第21-23页
  2.3 人工神经网络第23-24页
  2.4 各类预测算法的性能对比第24-25页
  2.5 本章总结第25-26页
第三章 新型广义回归神经网络第26-42页
  3.1 神经网络概述第26-28页
    3.1.1 人工神经网络概述第26-27页
    3.1.2 人工神经网络的基本特征第27-28页
  3.2 广义回归神经网络第28-32页
    3.2.1 广义回归神经网络(GRNN)概述第28页
    3.2.2 GRNN理论基础第28-30页
    3.2.3 GRNN的基本结构第30-31页
    3.2.4 GRNN存在的问题第31-32页
  3.3 一种基于改进遗传优化的模糊GRNN神经网络第32-41页
    3.3.1 模糊理论第32-33页
    3.3.2 改进遗传算法第33-38页
      3.3.2.1 传统遗传算法第33-35页
      3.3.2.2 改进遗传算法第35-36页
      3.3.2.3 基于改进遗传算法的GRNN平滑因子优化第36-38页
    3.3.3 新型GRNN神经网络第38-41页
  3.4 本章总结第41-42页
第四章 基于新型GRNN网络的预测模型仿真分析第42-52页
  4.1 A公司制冷压缩机销售公司概况第42-43页
  4.2 A公司制冷压缩机销售预测仿真和分析第43-51页
    4.2.1 制冷压缩机销售数据样本获取和预处理第43-45页
    4.2.2 制冷压缩机的销售预测第45-49页
    4.2.3 改进GRNN网络和传统预测算法的性能对比第49-51页
  4.3 本章总结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
  5.1 本文总结第52-53页
  5.2 未来展望第53-54页
参考文献第54-56页
致谢第56-57页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第57-58页
附录:历年制冷压缩机销售数据第58-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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