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灰色预测技术及其应用研究

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灰色预测技术及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-26页
  · 引言第13-14页
  · 国内外研究现状及存在的问题第14-22页
    · 缓冲算子理论第16-18页
    · 数据变换技术第18-19页
    · 振荡序列的灰色预测模型第19-20页
    · 灰色组合预测模型第20-22页
  · 研究目的和研究内容第22-24页
    · 研究目的第22-23页
    · 主要研究内容第23-24页
  · 技术路线和研究方法第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第二章 新型缓冲算子研究第26-50页
  · 基本理论第26-29页
  · 弱化缓冲算子研究第29-40页
    · 基于平均发展速度的弱化缓冲算子第29-35页
    · 基于中点发展速度的弱化缓冲算子第35-38页
    · 中国城镇登记失业人数预测分析第38-40页
  · 强化缓冲算子研究第40-48页
    · 基于平均发展速度的强化缓冲算子第40-44页
    · 基于中点发展速度的强化缓冲算子第44-46页
    · 中国人均电力消费预测第46-48页
  · 本章小结第48-50页
第三章 基于对数函数和三角函数的数据变换技术研究第50-67页
  · 数据变换条件第50-52页
    · 改进光滑比的数据变换条件第50-51页
    · 调节级比的数据变换条件第51-52页
    · 保凹凸性的数据变换条件第52页
    · 关于还原误差的数据变换条件第52页
  · 基于对数函数clnx+ d 的数据变换技术的灰色预测模型第52-57页
    · 对数函数clnx+ d 的数据变换第52-54页
    · 基于对数函数clnx+ d 变换技术的灰色模型第54-55页
    · 中国电力消费预测分析第55-57页
  · 基于三角函数cscx 的数据变换技术的灰色预测模型第57-66页
    · 三角函数cscx 的数据变换第57-59页
    · 几种变换技术的光滑度分析第59-62页
    · 基于三角函数cscx 变换技术的灰色模型第62-63页
    · 中国客运量预测分析第63-66页
  · 本章小结第66-67页
第四章 基于振荡序列的灰色预测模型第67-83页
  · 灰色模型建模机理第67-70页
    · 经典GM(1,1)模型第67-69页
    · 离散GM(1,1)模型第69-70页
  · 基于随机振荡序列的GM(1,1)模型第70-75页
    · 加速指数变换和几何平均生成变换第70-73页
    · 随机振荡序列的GM(1,1)模型建模第73-74页
    · 中国粮食产量预测分析第74-75页
  · 灰色离散Verhulst 模型第75-82页
    · 灰色Verhulst 模型分析第75-77页
    · 灰色离散Verhulst 模型第77-80页
    · 中国高速公路交通事故死亡人数第80-82页
  · 本章小结第82-83页
第五章 基于连分式理论的灰色组合预测模型第83-97页
  · 连分式理论第83-86页
    · 连分式的定义及其基本理论第83-85页
    · 向量连分式的定义及其基本理论第85-86页
  · 基于连分式理论的GM(1,1)模型第86-91页
    · GM(1,1)模型的背景值第87-88页
    · GM(1,1)模型的背景值改进第88-89页
    · 中国人均发电量的预测分析第89-91页
  · 基于向量连分式理论的MGM(1,n)模型第91-96页
    · 多变量灰色MGM(1,n)模型第91-92页
    · MGM(1,n)模型的背景值改进第92-94页
    · 中国国有单位在岗员工人数预测分析第94-96页
  · 本章小结第96-97页
第六章 中国能源需求预测第97-112页
  · 引言第97-99页
    · 研究问题的界定第97-98页
    · 能源需求预测的重要性第98-99页
  · 中国能源消费现状第99-101页
    · 能源消费不断增长,资源约束加剧第99-100页
    · 以煤炭为主的能源消费结构第100-101页
    · 清洁能源对外依存度提高第101页
  · 能源需求预测分析第101-111页
    · 能源总需求预测第101-104页
    · 煤炭需求预测第104-106页
    · 石油需求预测第106-107页
    · 天然气需求预测第107-110页
    · 对策建议第110-111页
  · 本章小结第111-112页
第七章 结论和展望第112-115页
  · 全文总结第112-113页
  · 主要创新点第113页
  · 展望第113-115页
参考文献第115-125页
致谢第125-126页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第126 页

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