基于时间序列机场跑道温度预测模型
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·前言 | 第10-11页 |
| ·国内外温度预测研究现状 | 第11页 |
| ·数据挖掘与时间序列 | 第11页 |
| ·预测模型 | 第11页 |
| ·国内机场温度数据现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文创新点 | 第12页 |
| ·本文所要解决的主要问题 | 第12-14页 |
| 第2章 时间序列温度预测 | 第14-34页 |
| ·数据挖掘 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘发展进程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的应用和发展 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的基本功能及分类 | 第16-18页 |
| ·时间序列挖掘研究现状 | 第18-19页 |
| ·时间序列挖掘 | 第19-21页 |
| ·时间序列含义及分类 | 第19页 |
| ·时间序列数据挖掘研究 | 第19-21页 |
| ·ARMA时间序列模型 | 第21-27页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第21页 |
| ·ARMA(p,q)模型的阶数p与q的估计 | 第21-23页 |
| ·模型参数估计 | 第23-25页 |
| ·模型拟合与检验 | 第25-27页 |
| ·大气物理 | 第27-30页 |
| ·大气物理方法研究现状 | 第27-28页 |
| ·预测理论方法 | 第28-30页 |
| ·BP神经网络 | 第30-34页 |
| ·BP神经网络发展 | 第30-31页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第31-34页 |
| 第3章 VC++可视化界面设计 | 第34-44页 |
| ·开发工具的选择 | 第34页 |
| ·VC++模块设置 | 第34-40页 |
| ·数据库模块设计 | 第35-36页 |
| ·数据读取模块 | 第36-37页 |
| ·控制和数据显示模块 | 第37-40页 |
| ·系统硬件概述 | 第40-44页 |
| ·机场跑道温度监测系统 | 第40-41页 |
| ·系统硬件设计 | 第41-42页 |
| ·实测数据统计 | 第42-44页 |
| 第4章 跑道温度预测系统建模与实现 | 第44-65页 |
| ·数据采集 | 第44-46页 |
| ·时间序列建模方法 | 第46-51页 |
| ·平稳化处理 | 第46-48页 |
| ·ARMA模型的建立 | 第48-49页 |
| ·模型参数估计 | 第49页 |
| ·模型拟合与检验 | 第49-50页 |
| ·预测与实际分析 | 第50-51页 |
| ·典型数据建模研究 | 第51-65页 |
| ·时间间隔的选择对预测精度的影响 | 第51-57页 |
| ·试验点个数的对预测的影响研究 | 第57-62页 |
| ·预测结果分析 | 第62-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 研究生履历 | 第72页 |
