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基于储备池方法的多变量序列预测建模研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·课题研究背景及意义第9-10页
   ·多变量序列预测的研究现状及主要方法第10-12页
   ·储备池机器学习方法第12-14页
   ·论文主要内容及结构第14-16页
2 储备池与多元统计相结合在多变量序列预测中的应用第16-26页
   ·回声状态网络储备池第16-17页
   ·主成分分析方法第17-19页
     ·线性主成分分析方法第17-18页
     ·基于奇异值分解的主成分分析方法第18-19页
   ·储备池主成分分析方法第19-21页
   ·仿真实例第21-25页
     ·预测性能评价指标第21页
     ·Lorenz混沌时间序列预测仿真第21-23页
     ·黄河年径流时间序列预测仿真第23-25页
   ·小结第25-26页
3 多元时间序列在线预测方法研究第26-36页
   ·递归神经网络的扩展卡尔曼滤波在线算法第26-28页
   ·基于卡尔曼滤波的储备池多元序列在线预测第28-32页
     ·储备池 KF算法原理第28-29页
     ·储备池 KF算法的收敛性证明第29-32页
     ·储备池 KF算法与递归网络 EKF算法第32页
   ·仿真实例第32-34页
   ·小结第34-36页
4 基于储备池方法的鲁棒性研究第36-48页
   ·线性回归技术在储备池中的应用第36-37页
   ·静态储备池鲁棒性研究第37-41页
     ·静态储备池模型的数学表示第37-38页
     ·鲁棒损失函数第38-41页
   ·静态储备池的优化计算第41-42页
     ·Newton优化算法第41-42页
     ·Newton算法中 Hession矩阵的快速计算第42页
   ·仿真实例第42-47页
     ·十组标准数据仿真第43-45页
     ·含奇异点的数据实验仿真第45-47页
   ·小结第47-48页
结论第48-50页
参考文献第50-55页
课题资助情况第55-56页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第56-57页
致谢第57-58页

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