基于分解-集成学习的时间序列预测方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究内容

1.3 本章小结

2 文献综述

2.1 计量经济方法

2.2 人工智能技术

2.3 混合方法

2.4 文献总结

2.5 本章小结

3 航空乘客需求预测方法

3.1 引言

3.2 VMD-ARMA/KELM-KELM方法构建

3.3 VMD-ARMA/KLEM-KELM学习方法

3.4 实证研究

3.5 鲁棒性分析

3.6 统计检验

3.7 本章小结

4 碳价格预测方法

4.1 引言

4.2 HCV-ISCA-BPNN方法构建

4.3 HCV-ISCA-BPNN学习方法

4.4 实证研究

4.5 本章小结

5 结论与展望

5.1 主要成果

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果