| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·课题背景及实际意义 | 第6页 |
| ·时间序列分析的国内外研究现状 | 第6-7页 |
| ·本文主要研究内容 | 第7-9页 |
| 第二章 时滞问题对广域阻尼控制器性能的影响 | 第9-15页 |
| ·时滞问题产生原因介绍 | 第9页 |
| ·时滞问题对广域阻尼控制器性能的影响 | 第9-12页 |
| ·处理时滞问题的策略 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 传统的时间序列分析方法 | 第15-21页 |
| ·时间序列模型 | 第15-16页 |
| ·模型定阶方法 | 第16-19页 |
| ·Box-Jenkins 法 | 第19页 |
| ·趋势性数据的模型识别 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第四章 基于时间序列模型的时滞补偿算法研究 | 第21-39页 |
| ·低频振荡数据来源及评价预测效果的性能指标 | 第21-23页 |
| ·物理背景分析及模型结构的初步确定 | 第23-24页 |
| ·传统 Box-Jenkins 法应用于实时预测存在的不足 | 第24-26页 |
| ·基于时间序列模型的线性最小方差自适应预测算法 | 第26-29页 |
| ·数据的预处理 | 第26页 |
| ·参数估计 | 第26-28页 |
| ·预测算法 | 第28-29页 |
| ·选用不同模型结构预测效果的比较 | 第29-32页 |
| ·选用 AR(p)模型预测的效果 | 第29-30页 |
| ·选用 MA(q)模型预测的效果 | 第30-31页 |
| ·选用 ARMA(p,q)模型预测的效果 | 第31-32页 |
| ·基于 AR(p)模型的时滞补偿效果及评价 | 第32-37页 |
| ·模型阶次在线确定的方法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 改进的多步自适应预测算法 | 第39-42页 |
| ·多步自适应预测算法的改进算法 | 第39-40页 |
| ·仿真实例 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 一种含有灰色模型的组合模型 | 第42-48页 |
| ·灰色预测理论概述 | 第42-43页 |
| ·GM(l,l)模型及其自适应预测效果 | 第43-46页 |
| ·GM(l,l)模型介绍 | 第44-45页 |
| ·选用GM(l,l)模型预测效果 | 第45-46页 |
| ·GM(1,1)模型与 AR(p)模型组合的模型自适应预测效果评价 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第七章 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |