基于结构参数优化的B样条网络时间序列预测模型及工业应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 时间序列预测方法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 B样条网络的发展与研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 B样条函数 | 第18-31页 |
| 2.1 B样条函数概述 | 第18页 |
| 2.2 B样条函数的定义 | 第18-25页 |
| 2.2.1 Clark定义的B样条函数 | 第19-20页 |
| 2.2.2 用截尾幂函数的差商定义的B样条函数 | 第20-23页 |
| 2.2.3 递推法定义的B样条函数 | 第23-25页 |
| 2.3 B样条函数的性质 | 第25-28页 |
| 2.3.1 B样条函数的局部支柱性质 | 第26页 |
| 2.3.2 B样条函数的归一性 | 第26-27页 |
| 2.3.3 B样条函数在节点处的连续性 | 第27页 |
| 2.3.4 高阶与低阶B样条函数的关系 | 第27-28页 |
| 2.4 B样条函数的分类 | 第28-29页 |
| 2.5 一维与多维B样条函数 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 时间序列B样条网络 | 第31-37页 |
| 3.1 时间序列 | 第31页 |
| 3.2 模糊联想记忆神经网络 | 第31-33页 |
| 3.3 B样条网络 | 第33-36页 |
| 3.3.1 B样条网络结构 | 第33-34页 |
| 3.3.2 B样条网络的运行机理 | 第34-35页 |
| 3.3.3 B样条网络结构的权值参数分析 | 第35页 |
| 3.3.4 B样条网络结构的节点位置分析 | 第35-36页 |
| 3.4 时间序列B样条优化网络预测思想的提出 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 结构参数优化B样条网络时间序列预测模型 | 第37-51页 |
| 4.1 B样条优化网络预测模型 | 第37-38页 |
| 4.1.1 构造参数优化B样条网络预测模型 | 第37-38页 |
| 4.1.2 B样条网络预测模型的误差性能函数 | 第38页 |
| 4.2 参数递进搜索优化B样条网络 | 第38-42页 |
| 4.2.1 B样条网络预测模型的节点选取 | 第38-39页 |
| 4.2.2 参数递进搜索算法优化网络过程 | 第39-40页 |
| 4.2.3 仿真与分析 | 第40-42页 |
| 4.3 粒子群优化B样条网络 | 第42-50页 |
| 4.3.1 HSS技术 | 第42-44页 |
| 4.3.2 粒子群算法原理 | 第44-45页 |
| 4.3.3 标准粒子群算法 | 第45页 |
| 4.3.4 改进的粒子群优化算法 | 第45-46页 |
| 4.3.5 粒子群算法优化网络过程 | 第46-48页 |
| 4.3.6 仿真与分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结构参数优化B样条网络预测模型的工业应用 | 第51-59页 |
| 5.1 氧化铝配料过程中的时间序列参数 | 第51-53页 |
| 5.1.1 配料过程工艺简介 | 第51-53页 |
| 5.1.2 配料过程时间序列参数分析 | 第53页 |
| 5.2 时间序列样本的获取与预处理 | 第53-54页 |
| 5.3 工业仿真实验 | 第54-58页 |
| 5.3.1 参数递进搜索优化B样条网络仿真 | 第54-56页 |
| 5.3.2 粒子群优化B样条网络仿真 | 第56-58页 |
| 5.3.3 工业应用效果与分析 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
