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SVR季节性时间序列预测模型的构建与应用
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SVR季节性时间序列预测模型的构建与应用
论文目录
摘要
第1-7 页
ABSTRACT
第7-10 页
第一章 绪论
第10-17 页
· 问题的提出
第10 页
· SVR研究综述
第10-15 页
· 国外文献回顾
第10-12 页
· 国内文献回顾
第12-15 页
· 文献综述总结
第15 页
· 本文的研究目的和内容
第15 页
· 本文的创新点
第15-16 页
· 论文的结构安排
第16-17 页
第二章 传统季节性时间序列预测方法
第17-22 页
· 指数平滑
第17-18 页
· SARIMA模型
第18-21 页
· 平稳性
第18-19 页
· 单位根检验
第19-20 页
· SARIMA模型的理论表述
第20 页
· SARIMA建模步骤
第20-21 页
· 本章小结
第21-22 页
第三章 新的SVR季节性时间序列建模方法
第22-30 页
· 支持向量回归算法理论
第22-24 页
· SVR季节性时间序列建模方法设计
第24-29 页
· Raw Data-SVR
第24-25 页
· 季节差分-SVR
第25-26 页
· Seasonal-SVR
第26-29 页
· 本章小结
第29-30 页
第四章 应用研究
第30-58 页
· 样本选取和数据说明
第30-32 页
· 模型预测表现评估方法
第32-33 页
· 大样本季节性时间序列预测
第33-52 页
· 我国社会消费品零售总额预测
第33-44 页
· 模型预测结果
第33-43 页
· 模型预测误差分析
第43-44 页
· 我国固定资产投资总额预测
第44-48 页
· 模型预测结果
第45-47 页
· 模型预测误差分析
第47-48 页
· F公路车流量预测
第48-52 页
· 模型预测结果
第49-51 页
· 模型预测误差分析
第51-52 页
· 小样本季节性时间序列预测
第52-55 页
· 模型预测结果
第53-54 页
· 预测误差分析
第54-55 页
· 应用研究结论
第55-57 页
· 本章小结
第57-58 页
结论
第58-60 页
参考文献
第60-63 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第63-64 页
致谢
第64页
本篇论文共
64
页,
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。
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