| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文物多元时间序列分析国内外现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 文物多元时间序列相关性分析研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 文物多元时间序列预测研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文主要内容及结构 | 第14-17页 |
| 2.小波理论及其在时间序列分析的研究 | 第17-21页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 小波理论 | 第17-18页 |
| 2.3 基于小波理论的时间序列相关性分析 | 第18-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 3.基于小波相关的多元时间序列相关性分析 | 第21-33页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 多元时间序列小波相关分析方法 | 第21-24页 |
| 3.2.1 预处理过程 | 第22页 |
| 3.2.2 多元时间序列小波相关分析 | 第22-24页 |
| 3.2.3 多元时间序列小波时滞相关分析 | 第24页 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 | 第24-30页 |
| 3.3.1 多元时间序列小波相关分析仿真 | 第24-26页 |
| 3.3.2 文物多元时间序列相关分析实例仿真 | 第26-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-33页 |
| 4.基于小波相关的变量选择及文物多元时间序列预测建模 | 第33-47页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 特征变量选择 | 第33-34页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第34-35页 |
| 4.4 基于小波-最小相关准则的变量选择方法 | 第35-37页 |
| 4.4.1 多元时间序列小波相关分析 | 第35-36页 |
| 4.4.2 基于小波-最小相关准则的变量选择 | 第36-37页 |
| 4.5 基于小波时滞相关分析的文物多元时间序列预测建模方法 | 第37-38页 |
| 4.6 仿真实验与结果分析 | 第38-45页 |
| 4.6.1 基于小波-最小相关准则的变量选择方法仿真 | 第38-41页 |
| 4.6.2 文物多元时间序列实例仿真 | 第41-45页 |
| 4.7 小结 | 第45-47页 |
| 5.文物病害预测分析系统的设计与实现 | 第47-55页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 文物病害预测分析系统流程设计 | 第48-49页 |
| 5.2.1 系统总体设计 | 第48页 |
| 5.2.2 系统模块设计 | 第48-49页 |
| 5.3 系统界面介绍 | 第49-50页 |
| 5.4 文物病害预测分析系统实现 | 第50-53页 |
| 5.5 小结 | 第53-55页 |
| 6.总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65页 |
