| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第9-14页 |
| ·国外非线性时间序列建模发展现状 | 第9-13页 |
| ·国内非线性时间序列建模的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 非线性时间序列建模理论基础 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·非线性时间序列概述 | 第15-18页 |
| ·非线性时间序列含义及分类 | 第15-18页 |
| ·研究非线性时间序列意义 | 第18页 |
| ·BP神经网络结构理论 | 第18-22页 |
| ·最小描述长度方法 | 第22-23页 |
| ·权值分布标准 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 权值分布标准的应用 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·噪音数据 | 第29-30页 |
| ·Ikeda 微分方程 | 第30-36页 |
| ·相空间重构方法 | 第31-33页 |
| ·权值分布应用在Ikeda微分方程 | 第33-34页 |
| ·权值分布标准的统计学解释 | 第34-36页 |
| ·R &o&ssler 微分方程 | 第36-40页 |
| ·权值分布标准应用到R &o&ssler 微分方程 | 第36-38页 |
| ·统计学解释应用到R &o&ssler 数据 | 第38-40页 |
| ·Chua 电路图产生的混沌时间序列 | 第40-42页 |
| ·脉搏时间序列 | 第42-46页 |
| ·权值分布标准在脉搏数据中的应用 | 第43-44页 |
| ·统计学解释在脉搏数据中的应用 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 周期数据的建模 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·列文伯格—马夸尔特算法 | 第47-57页 |
| ·列文伯格—马夸尔特算法的工作原理 | 第47-50页 |
| ·推导输入数据与权值分布函数之间的非线性关系 | 第50-57页 |
| ·贝叶斯规则化调整方法 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |