1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文的组织结构
1.5 小结
2 相关理论与技术
2.1数据挖掘与时间序列
2.2 预测模型
2.3 小波变换理论
2.4 时间序列相似性度量方法
2.5 ABC分类法
2.6 小结
3 信息采集与提取
3.1信息采集现状
3.2 采购提取
3.3 销量提取
3.4 库存及周转率提取
3.5 小结
4 基于小波变换的改进ARIMA模型
4.1 模型评价指标
4.2 数据预处理
4.3 基于小波分解的ARIMA模型(WT_ARIMA模型)
4.4基于小波变换的改进ARIMA模型
4.5 小结
5 实证分析
5.1 方案设计
5.2 方案对比
5.3小结
6 总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的学术论文
附录