本文關(guān)鍵詞：預(yù)測算法分析及其在基于J2EE構(gòu)架B-S模式的輔助決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文重點(diǎn)對預(yù)測算法及其在基于J2EE構(gòu)架B/S模式的輔助決策系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。決策支持系統(tǒng)是以管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論和行為科學(xué)為基礎(chǔ),以計(jì)算機(jī)技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段,針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題,支持決策活動的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)。目前,許多技術(shù)領(lǐng)域都在努力構(gòu)建各自的決策支持系統(tǒng),并且已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。然而要想做出正確的決策,其前提必須是準(zhǔn)確的預(yù)測。因而,預(yù)測的方法、算法實(shí)現(xiàn)以及預(yù)測的精度是決策支持系統(tǒng)的核心問題。本文通過對回歸分析法、時(shí)間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色預(yù)測法等預(yù)測方法的計(jì)算過程進(jìn)行分析,將預(yù)測方法的計(jì)算過程歸納為四個(gè)步驟,并在每一步中提出提高預(yù)測精度的方法:合理選擇樣本集的方法、利用歷史數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)參數(shù)的方法、組合預(yù)測方法等。并用實(shí)際數(shù)據(jù)對提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證,證明了提出的各種方法都在不同程度上提高了預(yù)測算法的精度,檢驗(yàn)了方法的精度和有效性。對文中分析的預(yù)測方法,回歸分析法、時(shí)間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、組合預(yù)測法等進(jìn)行算法設(shè)計(jì),采用Java/JSP程序設(shè)計(jì)語言進(jìn)行實(shí)現(xiàn),形成方法庫,將研究成果運(yùn)用于報(bào)價(jià)輔助決策支持系統(tǒng)中;基于上面的方法庫,將算法融合在J2EE體系結(jié)構(gòu)的B-S模式進(jìn)行實(shí)踐,成功應(yīng)用于輔助決策系統(tǒng)中。
【關(guān)鍵詞】：預(yù)測 輔助決策系統(tǒng) 回歸分析 時(shí)間序列 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色系統(tǒng) J2EE B/S
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：C934
【目錄】：

• 1 緒論16-20
• 1．1 課題的來源及意義16-17
• 1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1．3 論文的研究內(nèi)容及研究目標(biāo)18-19
• 1．4 論文組織與結(jié)構(gòu)19-20
• 2 預(yù)測算法基礎(chǔ)20-48
• 2．1 回歸分析預(yù)測法20-31
• 2．2 時(shí)間序列分析預(yù)測法31-39
• 2．3 其他分析預(yù)測法39-48
• 3 預(yù)測算法實(shí)證分析48-60
• 3．1 概述48
• 3．2 實(shí)例分析提高預(yù)測精度的方法48-60
• 4 預(yù)測算法在輔助決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用60-77
• 4．1 概述60-61
• 4．2 功能介紹61-77
• 5 結(jié)論與展望77-78
• 5．1 研究成果77
• 5．2 展望77-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-82
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文82

【引證文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張煒;;讀者借閱行為的時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)模式實(shí)證分析與對策思考[J];圖書館論壇;2011年03期

  本文關(guān)鍵詞：預(yù)測算法分析及其在基于J2EE構(gòu)架B-S模式的輔助決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：253734