基于数据仓库的粮棉油价格分析与预测研究

论文摘要

本文分析了目前国内外数据仓库技术的发展现状及其在各个领域的广泛应用,研究了将数据仓库技术应用到粮棉油价格趋势分析系统中,建立了面向分析、面向决策的数据仓库平台,并提出了采用马尔可夫和前馈神经网络预测的分析方法,对粮棉油价格数据进行分析与预测,补充了现有技术分析存在的不足。主要内容如下: (1) 对数据仓库和联机分析技术及其应用进行了讨论,对现有的方法进行了综合分析,并按照数据仓库的构建方法,对基于数据仓库技术的粮棉油价格分析系统进行需求分析,将数据进行抽取转换加载,实现了粮棉油价格数据仓库的建立,除了可进行一般的查询、统计外,初步建立了分析和决策平台; (2) 对马尔可夫模型进行了研究,并提出了将马尔可夫方法应用于粮棉油价格预测的思路,给出了具体计算示例; (3) 研究了前馈神经网络的结构,讨论了前馈神经网络对时间序列数据进行预测网络模型的一般建立方法,并基于BP网络对粮棉油价格数据进行实际预测; (4) 对预测中存在问题的产生原因进行了讨论,并给出了解决的思路和工作方向。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究动态及现状
• 第二章 数据仓库和联机分析技术研究
• 2.1 数据仓库技术
• 2.2 联机分析技术
• 第三章 基于数据仓库技术的粮棉油价格信息平台
• 3.1 需求概述
• 3.2 方案分析
• 3.2 主题定义
• 3.3 逻辑结构设计
• 3.4 数据模型描述
• 3.5 数据抽取、转换和加载（ETL过程）
• 3.6 数据仓库的具体实现
• 第四章 价格趋势分析技术研究
• 4.1 马尔可夫模型
• 4.2 神经网络
• 第五章 结论
• 附录一 参考文献
• 致谢