| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 信道特性研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.2.2 混沌时间序列预测模型发展概况 | 第11-12页 |
| 1.3 结构及内容安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章总结 | 第13-14页 |
| 第2章 相空间重构理论及混沌特性辨别方法研究 | 第14-20页 |
| 2.1 混沌理论探讨 | 第14-15页 |
| 2.1.1 混沌的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 混沌的基本特征 | 第14-15页 |
| 2.2 相空间重构理论 | 第15-16页 |
| 2.3 延迟时间和嵌入维数的选取方法 | 第16-17页 |
| 2.4 混沌时间序列的特征量 | 第17-19页 |
| 2.4.1 关联维数 | 第17-18页 |
| 2.4.2 Lyapunov 指数 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 混沌时间序列预测模型研究 | 第20-26页 |
| 3.1 混沌时间序列的预测原理 | 第20-21页 |
| 3.2 传统混沌预测模型介绍 | 第21-24页 |
| 3.2.1 全局法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 局域法 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 基于分维指数映射的混沌时间序列预测模型 | 第26-39页 |
| 4.1 传统混沌时间序列预测模型的缺点 | 第26-27页 |
| 4.2 利用变换映射减小混沌时间序列的变化速度 | 第27-28页 |
| 4.3 构造分维指数映射 | 第28-31页 |
| 4.4 基于分维指数映射的混沌时间序列预测算法的一般步骤 | 第31-33页 |
| 4.4.1 重构相空间 | 第31页 |
| 4.4.2 坐标变换 | 第31-32页 |
| 4.4.3 寻找相关点 | 第32页 |
| 4.4.4 建立预报模型 | 第32-33页 |
| 4.4.5 预测计算 | 第33页 |
| 4.5 仿真结果及讨论 | 第33-38页 |
| 4.5.1 一步预测 | 第33-34页 |
| 4.5.2 多步预测 | 第34-35页 |
| 4.5.3 最大Lyapunov 指数变化对预测的影响 | 第35-37页 |
| 4.5.4 嵌入维数选取对预测的影响 | 第37-38页 |
| 4.6 本章总结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于混沌预测模型的低压电力线信道特性预测 | 第39-45页 |
| 5.1 低压电力线信道特性建模研究概况 | 第39-40页 |
| 5.2 基于李雅普诺夫指数的低压PLC 信道特性分析 | 第40-43页 |
| 5.3 基于分维指数映射的L-PLC 信道时间序列的预测分析 | 第43-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 全文结论与改进设想 | 第45-47页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第45页 |
| 6.2 改进设想 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第51页 |
