预测与评价

**部分  绪论第1章  预测  1.1  预测的基本概念  1.2  预测的分类  1.3  预测的认识第2章  评价  2.1  评价的基本概念  2.2  评价方法的分类  2.3  综合评价的认识    2.3.1  综合评价的基本原理    2.3.2  标准化函数的选取    2.3.3  基函数的形式    2.3.4  构权方法第二部分  预测第3章  预测模型选择方法  3.1  相关性检验方法  3.2  相关性检验实例    3.2.1  整体思路    3.2.2  相关性检验结果第4章  线性预测  4.1  平稳随机过程概述  4.2  arma模型的识别    4.2.1  基于自相关函数和偏自相关函数的定阶方法    4.2.2  利用信息准则法定阶  4.3  模型参数的估计  4.4  arma模型预测第5章  非线性预测  5.1  混沌时间序列预测方法    5.1.1  延迟时间的确定    5.1.2  嵌入维数的确定    5.1.3  基于混沌时间序列的经济指标预测  5.2  cart回归树方法    5.2.1  cart树的生成    5.2.2  树的剪裁  5.3  自适应样条回归方法    5.3.1  前向算法    5.3.2  后向算法    5.3.3  模型的选择  5.4  人工神经网络方法    5.4.1  人工神经网络结构    5.4.2  人工神经网络算法  5.5  随机梯度boosting方法    5.5.1  随机梯度boosting方法简介    5.5.2  基于随机梯度boosting方法的经济指标预测研究  5.6  随机森林方法    5.6.1  随机森林方法简介    5.6.2  基于随机森林法的天津西站客流量预测研究  5.7  支持向量机回归方法    5.7.1  结构风险*小化原理    5.7.2  支持向量机基本方法  5.8  规则集成方法    5.8.1  规则集成方法简介    5.8.2  基于规则集成的沥青价格预测研究    5.8.3  实证研究  5.9  各种预测方法比较第6章  独立同分布预测  6.1  copula及archimedean copula  6.2  copula预测方法实例    6.2.1  确定边缘分布    6.2.2  拟合copula第三部分  评价第7章  综合评价  7.1  综合评价指标体系构造过程  7.2  确定指标的主成分分析法  7.3  ahp确定权重法    7.3.1  ahp确定权重法简介    7.3.2  基于ahp的天津西站景观工程综合评价  7.4  熵权度量法确定权重  7.5  机器学习综合评价  7.6  因子分析综合评价第8章  效率评价  8.1  数据包络分析（dea）综合评价    8.1.1  dea简介    8.1.2  c2r模型    8.1.3  dea综合评价认识  8.2  随机前沿分析（sfa）综合评价    8.2.1  sfa简介    8.2.2  基于sfa的建筑设计企业效率评价第9章  天津西站交通枢纽工程的绩效评价  9.1  绩效评价理论方法研究    9.1.1  一般项目绩效评价的内容与流程    9.1.2  常用的绩效评价方法及其应遵循的原则  9.2  天津西站交通枢纽配套市政公用工程项目绩效评价研究  9.3  天津西站各类项目的绩效评价    9.3.1  天津西站项目的绩效评价指标体系设置原则    9.3.2  天津西站项目绩效评价指标体系的建立    9.3.3  天津西站项目评价结果  9.4  天津西站交通枢纽工程综合评价参考文献