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基于神经网络和时间序列的预测方法及其应用研究

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基于神经网络和时间序列的预测方法及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 引言第8-11页
  · 选题背景第8-9页
  · 国内外研究现状第9-10页
  · 本论文的主要研究内容第10-11页
第二章 时域分析方法第11-24页
  · 预备知识第11-13页
  · 时间序列预处理第13-14页
  · ARMA 模型第14-18页
  · ARIMA 模型第18-20页
  · 时域模型建模与仿真第20-23页
  · 本章总结第23-24页
第三章 神经网络方法第24-32页
  · BP 模型第24-26页
  · RBF 模型第26-28页
  · 神经网络模型建模与仿真第28-30页
  · BP 模型和 RBF 模型的比较第30页
  · 本章总结第30-32页
第四章 组合预测方法第32-41页
  · 预备知识第32-33页
  · 组合模型的建模思想第33-34页
  · 组合模型第34页
  · 组合模型的建模与仿真第34-37页
  · 基于组合目标函数的组合模型第37-38页
  · 基于组合目标函数的组合模型建模与仿真第38-40页
  · 本章总结第40-41页
第五章 混合预测方法第41-50页
  · 数据预处理第41-42页
  · 混合模型的建模思想第42页
  · 混合模型第42-43页
  · 混合模型建模与仿真第43-44页
  · 基于二项式系数移动平滑的混合模型第44-46页
  · 基于二项式系数移动平滑的混合模型建模与仿真第46-49页
  · 本章总结第49-50页
第六章 总结和展望第50-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
攻硕期间取得的研究成果第56-57 页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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