组合预测模型的应用与研究——以中国石油消费量预测为例 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 第一章 引言 | 第7-12页 | | · 研究背景 | 第7页 | | · 国内外研究现状 | 第7-9页 | | · 本文内容与章节安排 | 第9-10页 | | · 方法选取 | 第9-10页 | | · 章节安排 | 第10页 | | · 本文创新点 | 第10-12页 | | 第二章 五种单项预测方法的基本理论 | 第12-22页 | | · 多重线性回归模型预测建模机理 | 第12-13页 | | · 灰色理论 | 第13-15页 | | · 灰色预测GM(1,1)模型 | 第13-14页 | | · 灰色预测GM(1,n)模型 | 第14-15页 | | · 指数平滑预测法 | 第15-16页 | | · 灰色神经网络的基本方法 | 第16-19页 | | · 遗传算法优化灰色神经网络 | 第19-22页 | | 第三章 单项预测方法在石油消费量预测中的应用举例 | 第22-33页 | | · 数据来源及描述 | 第22-23页 | | · 灰色预测模型及指数平滑模型在石油消费总量预测中的应用 | 第23-25页 | | · 多重线性回归方法在石油消费总量预测中的应用 | 第25-26页 | | · 灰色神经网络在石油消费总量预测中的应用 | 第26-28页 | | · 遗传算法优化灰色神经网络在石油消费总量预测中的应用 | 第28-30页 | | · 五种模型的最终模拟结果比较 | 第30-33页 | | 第四章 组合预测模型的实例研究及应用 | 第33-46页 | | · 组合预测的提出 | 第33页 | | · 组合预测的基本思想与基本模型 | 第33-34页 | | · 以预测误差平方和达到最小的线性组合预测模型 | 第34-35页 | | · 预测效果的评价 | 第35-36页 | | · 基于五种单项预测方法在石油消费总量预测中的应用 | 第36-37页 | | · 线性组合预测模型在石油消费总量预测中的应用 | 第37-38页 | | · 不同模型之间的预测结果对比分析 | 第38-44页 | | · 表4.1结果分析 | 第38-41页 | | · 表4.2结果分析 | 第41-43页 | | · 表4.3结果分析 | 第43-44页 | | · 本章小结 | 第44-46页 | | 第五章 结论 | 第46-47页 | | 参考文献 | 第47-50页 | | 在学期间的研究成果 | 第50-51页 | | 致谢 | 第51页 |
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