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第一章 绪论
1.1 组合预测
1.1.1 预测
1.1.2 组合预测
1.2 基因表示式编程与组合预测
1.3 主要工作及论文内容
第二章 预测的基本原理与单一模型预测方法
2.1 预测的概念
2.2 预测的可能性
2.3 预测的种类
2.4 预测效果的评价
2.5 单一方法预测模型
2.5.1 自回归滑动平均模型(ARMA Model)
2.5.2 差分自回归移动平均模型(ARIMA Model)
2.5.3 灰色GM(1,1)预测模型
2.5.4 BP神经网络预测模型
第三章 组合预测
3.1 组合预测概述
3.2 组合预测的研究现状
3.3 常用的组合预测方法
3.3.1 线性组合预测的基本形式和方法
3.3.2 非线性组合预测的基本形式和方法
3.4 线性组合预测函数与非线性组合预测函数的比较
第四章 基于基因表达式编程的组合预测方法
4.1 基因表达式编程简介
4.1.1 遗传算法(GA)
4.1.2 遗传编程(GP)
4.1.3 基因表达式编程(GEP)
4.2 基因表达式编程与函数挖掘
4.2.1 函数挖掘简介
4.2.2 基因表达式编程(GEP)函数挖掘的优势
4.2.3 基因表达式编程(GEP)函数挖掘流程
4.3 基于基因表达式编程的组合预测
4.3.1 组合预测函数挖掘的可行性分析
4.3.2 基于基因表达式编程进行组合预测的流程分析
4.4 几种非线性组合预测方法的比较
第五章 预测实验
5.1 实验数据的选取
5.2 实验方案
5.2.1 单一方法预测模型预测方案
5.2.2 基于基因表达式编程的非线性函数挖掘
5.2.3 组合预测实验
5.2.4 试验效果评价
5.3 单个预测方法预测结果
5.4 组合预测及结果分析
5.4.1 组合预测函数挖掘
5.4.2 组合预测结果
5.4.3 与其他组合预测方法预测结果的比较
第六章 结论
6.1 主要研究成果及创新
6.2 存在的问题和下一步的工作
附录 实验所用代码
参考文献
在校期间发表的论文、科研成果
致谢