基于时序挖掘方法的汽车配件销售预测模型



基于时序挖掘方法的汽车配件销售预测模型

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基于时序挖掘方法的汽车配件销售预测模型

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章绪论	第7-14页
· 课题提出背景及意义	第7-8页
· 时间序列数据挖掘	第8-12页
· 销售历史数据研究	第8-9页
· 时序数据与时序分析	第9-10页
· 基于时间序列数据的数据挖掘	第10-12页
· 销售预测研究进展	第12页
· 本文的研究内容和目标	第12-13页
· 本文的组织结构	第13-14页
第二章时间序列预测技术的研究综述	第14-19页
· 时间序列趋势分析	第14-15页
· 基于统计的时间序列预测	第15-17页
· 移动平均法	第15页
· 加权移动平均法	第15页
· 指数平滑法	第15-16页
· 线性回归法	第16-17页
· 非线性时间序列的神经网络预测	第17-18页
· 统计方法与神经网络比较	第18-19页
第三章时间序列的人工神经网络预测模型	第19-37页
· 人工神经网络	第19-22页
· 人工神经网络的概念	第20-21页
· 人工神经网络的结构	第21页
· 人工神经网络的训练	第21-22页
· BP 网络	第22-29页
· BP 算法的原理	第23-24页
· 算法的训练过程	第24-26页
· 基本BP 算法描述	第26-27页
· 销量预测的BP 网络的结构设计	第27-29页
· RBF 网络	第29-33页
· RBF 网络结构	第29-30页
· RBF 网络训练过程	第30-32页
· RBF 学习算法分类	第32页
· 销量预测的RBF 网络的结构设计	第32-33页
· 基于进化差分的神经网络	第33-37页
· 进化算法	第34-35页
· 差分进化算法	第35页
· 基于差分进化的BP 网络学习算法	第35-37页
第四章基于最小二乘准则的复合模型	第37-40页
· 曲线拟合的最小二乘准则	第37-38页
· 最小二乘估计量的性质	第38页
· 基于最小二乘准则的复合神经网络预测模型	第38-40页
第五章汽车配件销售预测实验系统的设计与实现	第40-45页
· 系统目标与说明	第40页
· 实验系统的数据选择和转换	第40-41页
· 系统功能结构的初步设计与实现	第41-45页
第六章试验结果与分析	第45-53页
· RBF、BP 和DE_BP 网络预测模型试验结果与分析	第45-46页
· HANNFM 预测模型试验结果与分析	第46-53页
第七章总结与展望	第53-54页
参考文献	第54-57页
致谢	第57-58页
附录A 攻读硕士期间发表的文章和参加的项目	第58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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