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基于ARIMA-双权值神经网络组合预测模型的城镇失业问题研究

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基于ARIMA-双权值神经网络组合预测模型的城镇失业问题研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 预测模型简介第10-11页
    1.1.1 双权值神经网络模型简介第10页
    1.1.2 ARIMA模型简介第10-11页
    1.1.3 组合预测模型简介第11页
  1.2 选题背景与意义第11-13页
    1.2.1 选题背景第11-12页
    1.2.2 选题意义第12-13页
  1.3 创新点及主要工作第13-14页
    1.3.1 本文的创新点第13页
    1.3.2 本文的主要工作第13-14页
第2章 双权值神经网络模型第14-28页
  2.1 双权值神经网络基础知识第14-23页
    2.1.1 人工神经网络基础知识第14-19页
    2.1.2 双权值神经网络基础知识第19-23页
  2.2 双权值神经网络的拓扑结构与算法第23-27页
    2.2.1 双权值神经网络的拓扑结构第23-25页
    2.2.2 双权值神经网络的学习算法第25-27页
  2.3 双权值神经网络与BP、RBF神经网络的比较第27-28页
第3章 ARIMA模型第28-35页
  3.1 ARIMA模型基础知识第28-32页
    3.1.1 特征量第28-29页
    3.1.2 时间序列的相关定义第29-30页
    3.1.3 时间序列的预处理第30-32页
  3.2 ARIMA模型第32-35页
    3.2.1 方法性工具第32-33页
    3.2.2 ARIMA模型的定义第33-34页
    3.2.3 ARIMA模型建模第34-35页
第4章 组合预测模型在城镇失业问题中的应用第35-50页
  4.1 城镇失业问题研究第35-38页
  4.2 单一预测模型第38-45页
    4.2.1 双权值神经网络模型第38-39页
    4.2.2 ARIMA模型第39-45页
  4.3 组合预测模型第45-50页
第5章 总结与展望第50-52页
  5.1 本文总结第50页
  5.2 本文展望第50-52页
参考文献第52-56页
附录(A) (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第56-58页
附录(B)第58-62页
致谢第62页

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