基于支持向量机的混沌序列预测方法研究
| 第1章 绪论 | 第1-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·混沌时间序列预测研究现状 | 第10-13页 |
| ·支持向量机研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 统计学习理论与支持向量机 | 第17-49页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·统计学习理论 | 第17-23页 |
| ·经验风险最小化 | 第18-19页 |
| ·复杂性和推广能力 | 第19-20页 |
| ·VC维 | 第20-21页 |
| ·推广性的界 | 第21-22页 |
| ·结构风险最小化 | 第22-23页 |
| ·支持向量机 | 第23-47页 |
| ·线性判别函数和广义线性判别函数 | 第23-25页 |
| ·最优分类面及广义最优分类面 | 第25-29页 |
| ·支持向量机 | 第29-31页 |
| ·核函数 | 第31-34页 |
| ·支持向量机回归 | 第34-39页 |
| ·新型的支持向量机 | 第39-44页 |
| ·回归的泛化性 | 第44-47页 |
| ·本章小节 | 第47-49页 |
| 第3章 混沌时间序列的全局支持向量机预测法 | 第49-87页 |
| ·混沌理论 | 第49-52页 |
| ·混沌的定义 | 第49-50页 |
| ·混沌的特性 | 第50-52页 |
| ·相空间重构 | 第52-54页 |
| ·相空间重构参数的选取 | 第54-67页 |
| ·时间延迟 | 第54-61页 |
| ·嵌入维数 | 第61-67页 |
| ·混沌时间序列的预测 | 第67-70页 |
| ·混沌预测方法及步骤 | 第68-69页 |
| ·预测性能指标 | 第69页 |
| ·本文涉及到的混沌映射和混沌系统 | 第69-70页 |
| ·混沌时间序列的全局支持向量机预测法 | 第70-83页 |
| ·支持向量机的全局预测法 | 第70-71页 |
| ·性能分析与仿真 | 第71-82页 |
| ·结论 | 第82-83页 |
| ·混沌跳频码的全局支持向量机预测 | 第83-86页 |
| ·混沌跳频码 | 第83-84页 |
| ·性能分析与仿真 | 第84-86页 |
| ·结论 | 第86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第4章 混沌时间序列的局域支持向量机预测法 | 第87-117页 |
| ·混沌时间序列的局域预测法 | 第87-93页 |
| ·局域线性预测法 | 第89-90页 |
| ·性能分析与仿真 | 第90-93页 |
| ·结论 | 第93页 |
| ·混沌时间序列的局域支持向量机预测法 | 第93-102页 |
| ·支持向量机局域预测法 | 第93-95页 |
| ·性能分析与仿真 | 第95-102页 |
| ·结论 | 第102页 |
| ·时空混沌序列的局域支持向量机预测 | 第102-116页 |
| ·时空混沌 | 第102-104页 |
| ·性能分析与仿真 | 第104-115页 |
| ·结论 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 结论与展望 | 第117-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-133页 |
| 攻读学位期间发表的论文和科研工作情况 | 第133页 |
