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第一章 绪 论
1.1.1 选题背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的和研究意义
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.3.3 国内外文献综述
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
第二章 时间序列预测模型特点及理论概述
2.1.1 线性预测模型及其特点
2.1.2 非线性预测模型及其特点
2.1.3 混合预测模型及其特点
2.2.1 ARIMA模型定义
2.2.2 ARIMA模型定阶方法
2.2.3 ARIMA模型检验方法
2.3.1 LSTM核心算法
2.3.2 LSTM的网络方程
2.4 本章小结
第三章 销售预测混合模型的构建
3.1 混合模型构建思想
3.2 数据选取与说明
3.3 ARIMA预测模型建立
3.3.1 销量序列平稳性检测
3.3.2 销量序列平稳化处理
3.3.3 模型定阶
3.3.4 模型显著性检验
3.4 LSTM预测模型的建立
3.4.1 LSTM建模流程
3.4.2 训练数据预处理
3.4.3 模型构建与训练
3.5 本章小结
第四章 混合模型实验及结果分析
4.1 实验设计
4.1.1 实验环境
4.1.2 实验模型的设计
4.1.3 预测效果评价指标的选取
4.2.1 不同预测模型实验结果
4.2.2 不同模型预测效果比较分析
4.3 本章小结
第五章 销售预测系统设计与实现
5.1 数据库设计
5.1.1 建立数据库模型
5.1.2 创建数据库表
5.2.1 系统登录功能
5.2.2 系统主界面设计
5.2.3 用户管理模块
5.2.4 数据采集模块
5.2.5 销售分析模块
5.2.6 销售预测模块
5.3 系统测试
5.3.1 用户管理模块测试
5.3.2 数据采集模块测试
5.3.3 销售分析模块测试
5.3.4 销售预测模块测试
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 全文工作总结
6.2 研究展望
致 谢
参考文献
