| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| 2 基于神经网络的混沌时间序列预测 | 第11-20页 |
| ·混沌的定义 | 第11-12页 |
| ·混沌运动的特征 | 第12页 |
| ·混沌时间序列的预测方法 | 第12-14页 |
| ·不同神经网络用于混沌时间序列预测的研究 | 第14-20页 |
| ·前馈神经网络的混沌时间预测 | 第14-15页 |
| ·自组织特征映射网络的混沌时间序列预测 | 第15-17页 |
| ·核方法的混沌时间序列预测 | 第17-18页 |
| ·反馈型神经网络预测 | 第18-20页 |
| 3 基于回声状态网络的多步预测 | 第20-29页 |
| ·回声状态网络的结构模型与学习算法 | 第20-22页 |
| ·回声状态网络的多步直接预测方法 | 第22-25页 |
| ·典型回声状态网络对混沌时间序列的预测 | 第25-29页 |
| 4 基于小波分析改进ESN网络 | 第29-41页 |
| ·小波与小波变换 | 第30-32页 |
| ·小波 | 第30页 |
| ·小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波和离散小波变换 | 第31-32页 |
| ·基于松散型小波变换与ESN网络的结合 | 第32-37页 |
| ·基于紧致型小波变换与ESN网络的结合 | 第37-41页 |
| 5 基于小波-ESN网络的混沌时间序列多步直接预测 | 第41-47页 |
| ·谱半径对ESN网络预测误差的影响 | 第42-44页 |
| ·相同条件下对比两种ESN网络的绝对预测误差 | 第44-47页 |
| 6 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |