基于BP神经网络的混沌时间序列预测模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·混沌时间序列分析的研究现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络方法在混沌时间序列预测中的应用研究现状 | 第11-13页 |
| ·选题的目的、意义及课题的研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 混沌的定义与识别 | 第15-21页 |
| ·混沌的基本概念 | 第15-17页 |
| ·开放系统的混沌动力学系统: Lorenz模型 | 第17-18页 |
| ·吸引子 | 第18-19页 |
| ·时间序列的混沌识别方法 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 延迟时间与嵌入维数的选取 | 第21-27页 |
| ·相空间重构的理论基础 | 第21-22页 |
| ·相空间重构的参数选取方法 | 第22-26页 |
| ·延迟时间的选取方法 | 第22-23页 |
| ·嵌入维数的选取方法 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第四章 传统的BP网络及其改进 | 第27-35页 |
| ·传统的BP网络 | 第27-30页 |
| ·学习速率的提高及泛化能力的改进 | 第30-34页 |
| ·算法改进 | 第30-32页 |
| ·网络结构的优化 | 第32-33页 |
| ·训练策略 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第五章 实验及结果 | 第35-45页 |
| ·基于BP网络的混沌时间序列模型 | 第35页 |
| ·混沌时间序列预测的建模步骤 | 第35-36页 |
| ·实例计算1 | 第36-40页 |
| ·算例分析2 | 第40-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第六章 结论及展望 | 第45-47页 |
| ·研究工作及成果总结 | 第45页 |
| ·进一步研究方向 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第52页 |
