| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容和意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 半参数模型和补偿最小二乘估计 | 第16-34页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 基于补偿最小二乘估计的半参数模型 | 第16-18页 |
| 2.3 估计量的统计性质 | 第18-19页 |
| 2.4 正规矩阵R和平滑因子 的选取 | 第19-26页 |
| 2.4.1 正规矩阵R的选取 | 第19-22页 |
| 2.4.2 平滑因子α的选取 | 第22-26页 |
| 2.5 算例分析 | 第26-28页 |
| 2.6 一种改进选取最佳平滑因子的方法 | 第28-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 半参数模型及其在灰色模型中的应用 | 第34-46页 |
| 3.1 概述 | 第34页 |
| 3.2 GM（1,1）模型 | 第34-35页 |
| 3.3 补偿最小二乘准则下的GM（1,1）建模 | 第35-37页 |
| 3.3.1 改进正规矩阵的选取 | 第36-37页 |
| 3.4 时间序列法与自然样条函数法矩阵比较分析 | 第37-40页 |
| 3.5 改进的正规矩阵在半参数GM(1,1)中的应用 | 第40-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 半参数模型及其岭估计 | 第46-56页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 岭估计 | 第46-48页 |
| 4.2.1 模型病态程度的衡量 | 第46-47页 |
| 4.2.2 岭估计的定义及其性质 | 第47-48页 |
| 4.3 半参数模型岭估计 | 第48-51页 |
| 4.3.1 岭参数的选择 | 第50-51页 |
| 4.4 半参数模型岭估计与泛补偿最小二乘估计 | 第51-52页 |
| 4.5 算例分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 半参数模型及其抗差估计 | 第56-66页 |
| 5.1 概述 | 第56页 |
| 5.2 抗差估计原理 | 第56-61页 |
| 5.2.1 正态分布密度下的极大似然估计准则 | 第57页 |
| 5.2.2 M估计定义及其估计 | 第57-58页 |
| 5.2.3 权因子选取方法 | 第58-61页 |
| 5.3 半参数抗差估计 | 第61-62页 |
| 5.3.1 抗差补偿最小二乘估计 | 第61页 |
| 5.3.2 半参数抗差估计选权迭代法 | 第61-62页 |
| 5.4 算例分析 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 读研期间科研实践成果 | 第74页 |