基于粗糙集与支持向量机的工业企业经济景气指数智能预测模型研究

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基于粗糙集与支持向量机的工业企业经济景气指数智能预测模型研究

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基于粗糙集与支持向量机的工业企业经济景气指数智能预测模型研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-12页
1 绪论	第12-19页
· 论文研究背景	第12-13页
· 国内外研究现状分析	第13-17页
· 景气指数的研究现状	第13-14页
· 景气分析预测方法	第14-16页
· 景气预测方法综合评述	第16-17页
· 论文主要内容及创新点	第17-19页
· 研究内容	第17-18页
· 创新点	第18-19页
2 企业经济景气指数预测理论基础	第19-28页
· 经济景气波动与景气指数分析	第19-24页
· 经济景气循环及景气指数概念	第19-20页
· 经济景气监测理论概述	第20-24页
· 企业经济景气指数预测理论分析	第24-28页
· 企业经济景气调查与企业景气指数	第24-26页
· 行业企业经济景气指数编制	第26-28页
3 粗糙集与最小二乘支持向量机预测模型	第28-43页
· 粗糙集理论概述	第28-32页
· 粗糙集理论及知识表示	第28-29页
· 粗糙集知识约简及算法	第29-30页
· 基于粗糙集的经济指标筛选	第30-32页
· 支持向量机理论概述	第32-37页
· 支持向量机概述	第32-34页
· 支持向量机研究现状	第34-35页
· 最小二乘支持向量机回归算法	第35-37页
· 粒子群优化最小二乘支持向量机参数	第37-41页
· 粒子群参数优化原理	第37-39页
· PSO优化LS-SVM参数	第39-41页
· RS预处理的PSO-LSSVM预测模型构建	第41-43页
· RS和LS-SVM结合理论分析	第41页
· 基于RS-PSO-LSSVM预测模型	第41-43页
4 基于RS-PSO-LSSVM的工业企业景气指数预测	第43-54页
· 指标体系建立及属性约简	第43-46页
· 工业企业经济景气指标体系	第43-44页
· 数据采集	第44页
· 粗糙集指标筛选	第44-46页
· 核函数及参数选择设定	第46页
· 预测模型实证研究	第46-50页
· 实证模型设定	第46-47页
· 预测方案和评估标准	第47页
· 预测结果分析	第47-50页
· 与其他方法比较分析	第50-54页
· 最小二乘支持向量机模型预测	第50-51页
· BP神经网络模型预测	第51页
· 三种方法预测结果对比分析	第51-54页
5 结论与展望	第54-56页
· 结论	第54-55页
· 对未来工作的展望	第55-56页
参考文献	第56-62页
在校期间发表的论文、科研成果等	第62-63页
附录	第63-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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