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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 时间序列预测方法的研究现状
1.3 灰色预测模型的研究现状
1.4 非线性共轭梯度法的研究现状
1.5 论文的组织结构
第2章 MHS-DY算法的研究
2.1 无约束最优化方法
2.1.1 最速下降法
2.1.2 牛顿法
2.1.3共轭梯度法
2.2 新的共轭梯度法—MHS-DY算法
2.3 MHS-DY算法步骤
2.4 MHS-DY算法收敛性分析
2.5 数值试验
2.6 本章小结
第3章 MHS-DY_ARIMA模型的参数优化算法
3.1 时间序列分析模型
3.1.1 ARMA平稳模型
3.1.2 ARIMA非平稳模型
3.1.3 灰色模型
3.2 时间序列模型的参数估计法
3.2.1 模型矩估计
3.2.2 模型极大似然估计
3.2.3 最小二乘估计
3.3 基于MHS-DY的模型参数优化算法
3.3.1 目标函数的确定
3.3.2 初值的确定
3.3.3 参数估计步骤
3.4 算法收敛性分析
3.5 本章小结
第4章 MHS-DY_ARIMA模型的应用
4.1 预测流程
4.2 商品零售值的预测研究
4.3 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致 谢
