一种基于小波分析理论的灰色预测方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文的选题背景 | 第9-10页 |
| ·论文的写作目的和意义 | 第10-11页 |
| ·小波分析理论的产生、发展及应用 | 第11页 |
| ·灰色系统理论的产生、发展及现状 | 第11-14页 |
| ·灰色系统理论产生的科学背景 | 第11-12页 |
| ·灰色系统理论的发展及现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究主要内容 | 第14-15页 |
| ·本文创新点及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 小波分析理论 | 第17-28页 |
| ·小波分析理论重要概念 | 第17-21页 |
| ·小波变换 | 第17-20页 |
| ·多分辨分析 | 第20-21页 |
| ·小波分析算法 | 第21-27页 |
| ·Mallat算法 | 第21-24页 |
| ·a Trous算法 | 第24-26页 |
| ·Mallat算法与a Trous算法的区别 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 灰色预测系统理论 | 第28-56页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第28-30页 |
| ·不确定性与灰色系统理论 | 第30-32页 |
| ·"灰"含义与系统不完全的关系 | 第32-33页 |
| ·灰色系统基本概念 | 第33-37页 |
| ·灰色系统基本原理 | 第37-39页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第39-47页 |
| ·平移序列的差异信息 | 第39-40页 |
| ·GM(1,1)模型的表达形式 | 第40-41页 |
| ·GM(1,1)的适用范围 | 第41-42页 |
| ·GM(1,1)模型的建模原理 | 第42-44页 |
| ·GM(1,1)模型的建模步骤 | 第44-47页 |
| ·灰色预测 | 第47-55页 |
| ·灰色预测类型 | 第47-51页 |
| ·灰色预测的检验 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于小波理论的灰色预测模型 | 第56-64页 |
| ·小波理论与灰色理论的组合 | 第56-57页 |
| ·深圳成份指数预测实例研究 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 常用预测方法比较 | 第64-72页 |
| ·针对深圳成份指数建立灰色GM(1,1)模型 | 第64-68页 |
| ·针对深圳成份指数建立灰色-马尔可夫模型 | 第68-70页 |
| ·常用方法比较 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
