预测算法分析及其在基于J2EE构架B-S模式的辅助决策系统中的应用研究

发布时间：2017-03-18 02:01

  本文关键词：预测算法分析及其在基于J2EE构架B-S模式的辅助决策系统中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文重点对预测算法及其在基于J2EE构架B/S模式的辅助决策系统中的应用进行了研究。决策支持系统是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。目前,许多技术领域都在努力构建各自的决策支持系统,并且已经取得了长足的发展。然而要想做出正确的决策,其前提必须是准确的预测。因而,预测的方法、算法实现以及预测的精度是决策支持系统的核心问题。本文通过对回归分析法、时间序列法、人工神经网络法、灰色预测法等预测方法的计算过程进行分析,将预测方法的计算过程归纳为四个步骤,并在每一步中提出提高预测精度的方法:合理选择样本集的方法、利用历史数据选择最优参数的方法、组合预测方法等。并用实际数据对提出的方法进行验证,证明了提出的各种方法都在不同程度上提高了预测算法的精度,检验了方法的精度和有效性。对文中分析的预测方法,回归分析法、时间序列法、神经网络法、组合预测法等进行算法设计,采用Java/JSP程序设计语言进行实现,形成方法库,将研究成果运用于报价辅助决策支持系统中;基于上面的方法库,将算法融合在J2EE体系结构的B-S模式进行实践,成功应用于辅助决策系统中。
【关键词】：预测 辅助决策系统 回归分析 时间序列 人工神经网络 灰色系统 J2EE B/S
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：C934
【目录】：

• 1 绪论16-20
• 1．1 课题的来源及意义16-17
• 1．2 国内外研究现状17-18
• 1．3 论文的研究内容及研究目标18-19
• 1．4 论文组织与结构19-20
• 2 预测算法基础20-48
• 2．1 回归分析预测法20-31
• 2．2 时间序列分析预测法31-39
• 2．3 其他分析预测法39-48
• 3 预测算法实证分析48-60
• 3．1 概述48
• 3．2 实例分析提高预测精度的方法48-60
• 4 预测算法在辅助决策支持系统中的应用60-77
• 4．1 概述60-61
• 4．2 功能介绍61-77
• 5 结论与展望77-78
• 5．1 研究成果77
• 5．2 展望77-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-82
• 攻读硕士期间发表的论文82

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 张炜;;读者借阅行为的时间序列统计模式实证分析与对策思考[J];图书馆论坛;2011年03期

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本文编号：253734