几个预测方法及模型的研究

预测是决策的前提，任何成功的决策都离不开科学的预测。预测对象千千万万，预测方法种类繁多，不同的预测对象适用不同的预测方法，所以，对预测方法本身的研究就成为预测研究的重要内容之一。由于传统的预测方法存在其局限性，预测或范围有限，或精度不高。对预测精度不断的追求，预测适应范围的扩大，特别是过去无法预测的领域，就成了现代预测技术追求的目标。 随着BP神经网络、灰色系统理论及支持向量机等新的理论和技术应用于预测领域，预测技术得到了很大的发展。本论文通过对BP神经网络、灰色系统理论和支持向量机的深入研究，针对其中的不足，提出了新的解决方法，建立了新的预测模型。 论文分为九章，前一、二、四章为基本理论和方法；第三、五、六、七章研究新的预测模型；第八章研究多层次综合评价模型；第九章利用因子分析法分析比较了我国西部各地区的人口素质。 第一章介绍了常用预测技术及国内外研究现状，阐述了对预测方法本身研究的重要性，确定了本论文研究的主要内容。第二章介绍人工神经网络的基本模型、工作原理、学习过程等，重点介绍BP神经网络的研究现状及目前研究中存在的问题。第三章以MATLAB提供的神经网络工具箱为基础，设计了一个三层BP神经网络判别模型，提出了一