| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 第二章 储备池计算模型 | 第13-22页 |
| ·储备池计算方法 | 第13-16页 |
| ·储备池计算的发展 | 第13-15页 |
| ·储备池计算研究热点 | 第15-16页 |
| ·回声状态网络 | 第16-19页 |
| ·回声状态网络的结构 | 第16-17页 |
| ·回声状态网络的工作过程 | 第17-19页 |
| ·流体状态机 | 第19-22页 |
| ·流体状态机的结构 | 第19-20页 |
| ·流体状态机的工作过程 | 第20-22页 |
| 第三章 基于神经网络的混沌时间序列预测 | 第22-39页 |
| ·混沌时间序列预测 | 第22-24页 |
| ·混沌时间序列 | 第22-23页 |
| ·混沌时间序列预测 | 第23-24页 |
| ·基于前馈神经网络的混沌时间序列预测方法 | 第24-31页 |
| ·基于多层感知机的混沌时间序列预测 | 第24-27页 |
| ·基于径向基函数的混沌时间序列预测 | 第27-31页 |
| ·基于递归神经网络的混沌时间序列预测方法 | 第31-39页 |
| ·基于Elman网络的混沌时间序列预测 | 第31-34页 |
| ·基于ESN的混沌时间序列预测 | 第34-39页 |
| 第四章 最小复杂度回声状态网络 | 第39-49页 |
| ·回声状态网络存在的问题 | 第39页 |
| ·最小复杂度回声状态网络 | 第39-45页 |
| ·输入权重结构 | 第40页 |
| ·储备池拓扑 | 第40-43页 |
| ·短时记忆能力分析 | 第43-45页 |
| ·简化储备池计算模型的性能仿真实验 | 第45-49页 |
| ·简化ESN的时间序列预测仿真实验分析 | 第45-48页 |
| ·经典ESN模型与简化模型的预测性能比较 | 第48-49页 |
| 第五章 基于最小复杂度回声状态网络的混沌时间序列预测 | 第49-56页 |
| ·基于经典ESN结构储备池的混沌时间序列预测 | 第49-50页 |
| ·基于延迟线结构储备池的混沌时间序列预测 | 第50-52页 |
| ·基于反馈连接延迟线结构储备池的混沌时间序列预测 | 第52-53页 |
| ·基于循环结构储备池的混沌时间序列预测 | 第53-54页 |
| ·最小复杂度回声状态网络与经典回声状态网络的预测性能比较 | 第54-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |