基于多维灰色模型与神经网络的销售预测模型研究 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-13页 | | · 研究的背景和意义 | 第9-10页 | | · 国内外的研究现状 | 第10-12页 | | · 基于数学和统计学理论的经典预测方法 | 第10页 | | · 现代启发式算法 | 第10-12页 | | · 本文研究内容和方法 | 第12-13页 | | 第二章 销售数据特点分析 | 第13-16页 | | · 影响因素 | 第13-15页 | | · 产品因素 | 第13-14页 | | · 环境因素影响 | 第14-15页 | | · 销售数据量限制 | 第15页 | | · 本章小结 | 第15-16页 | | 第三章 相关理论方法 | 第16-31页 | | · 灰色理论 | 第16-20页 | | · 灰色关联度分析 | 第17-18页 | | · GM(1,1) 算法 | 第18-19页 | | · GM（1,N）算法 | 第19-20页 | | · ARIMA模型 | 第20-22页 | | · 极限学习机 | 第22-24页 | | · 神经网络 | 第24-30页 | | · 神经元的结构模型 | 第24-27页 | | · 神经网络的一般建模步骤 | 第27-28页 | | · B-P反向传播神经网络 | 第28-30页 | | · 本章小结 | 第30-31页 | | 第四章 混合智能算法预测 | 第31-38页 | | · 数据收集 | 第31页 | | · 数据预处理 | 第31-33页 | | · 异常值检测和消除 | 第31-32页 | | · 插值缺失数据 | 第32页 | | · 数据的标准化和数据的去标准化 | 第32页 | | · 数据降维 | 第32-33页 | | · 混合智能算法预测 | 第33-36页 | | · IGM(1，N)算法 | 第33-35页 | | · 混合智能算法的预测过程 | 第35-36页 | | · 实验结果误差的评定 | 第36-37页 | | · 本章小结 | 第37-38页 | | 第五章 实验与分析 | 第38-48页 | | · 实验数据 | 第38-40页 | | · 对数据集1的预测 | 第40-41页 | | · 对数据集2的预测 | 第41-43页 | | · 对数据集3的预测 | 第43-44页 | | · 对数据集4的预测 | 第44-45页 | | · 对数据集5的预测 | 第45-47页 | | · 本章小结 | 第47-48页 | | 第六章 总结与展望 | 第48-49页 | | 参考文献 | 第49-53页 | | 攻读硕士期间的研究成果 | 第53-54页 | | 致谢 | 第54页 |
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