| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-12页 |
| ·国内外进展 | 第9-10页 |
| ·本文研究思路及内容 | 第10-12页 |
| 2 相空间重构的基本原理 | 第12-30页 |
| ·相空间重构的理论基础——嵌入定理 | 第12-22页 |
| ·Whitney嵌入定理 | 第12-15页 |
| ·Takens嵌入定理 | 第15-20页 |
| ·坐标延迟映射与滤波器 | 第20页 |
| ·自相交 | 第20-21页 |
| ·嵌入空间维数的选择 | 第21-22页 |
| ·相空间重构的参数选取 | 第22-26页 |
| ·延迟时间间隔的确定 | 第23-24页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第24-26页 |
| ·基于相空间重构的预测方法 | 第26-30页 |
| ·局域预测法 | 第27-28页 |
| ·全局预测法 | 第28-30页 |
| 3 基于相空间重构预测方法的预测能力研究 | 第30-42页 |
| ·基本原理 | 第30-33页 |
| ·线性误差增长及其局限性 | 第30-31页 |
| ·非线性局部Lyapunov指数 | 第31-32页 |
| ·非线性局部Lyapunov指数的计算 | 第32页 |
| ·在重构相空间中计算非线性局部Lyapunov指数 | 第32-33页 |
| ·算例分析与讨论 | 第33-40页 |
| ·重构Lorenz相空间与原始Lorenz相空间可预报性比较 | 第34-37页 |
| ·零级近似和k-NN方法的预测期限比较 | 第37-40页 |
| ·单变量预测与多变量预测的比较 | 第40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 4 相空间重构与滤波器 | 第42-51页 |
| ·相空间重构过程中引入滤波器的必要性 | 第42-45页 |
| ·滑动平均滤波 | 第45-47页 |
| ·小波滤波器 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 基于相空间重构的神经网络风暴增水预测方法 | 第51-61页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第51页 |
| ·相空间重构与BP神经网络相结合的风暴增水预测方法 | 第51-52页 |
| ·算例分析与讨论 | 第52-59页 |
| ·数据处理 | 第53-54页 |
| ·风暴增水时间序列的相空间重构 | 第54-55页 |
| ·BP网络设计 | 第55-56页 |
| ·预测结果分析 | 第56-58页 |
| ·模型最大预测时限估计 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·主要结论 | 第61页 |
| ·讨论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 研究生期间发表文章 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
