基于网络的时间序列预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 时间序列研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 时间序列预测发展历史简述 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 时间序列预测基本特性及基本模型 | 第13-19页 |
| 2.1 时间序列预测基本特征 | 第13页 |
| 2.2 时间序列预测基本模型 | 第13-18页 |
| 2.2.1 移动平均法 | 第13-14页 |
| 2.2.2 指数平滑法 | 第14页 |
| 2.2.3 自回归滑动平均模型 | 第14-15页 |
| 2.2.4 非平稳自回归滑动平均模型 | 第15-17页 |
| 2.2.5 基于神经网络的时间序列预测模型 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 网络的基础理论与模型 | 第19-33页 |
| 3.1 复杂网络的概念 | 第19-21页 |
| 3.1.1 系统和网络 | 第19-20页 |
| 3.1.2 复杂性 | 第20页 |
| 3.1.3 复杂系统 | 第20-21页 |
| 3.1.4 复杂网络 | 第21页 |
| 3.2 网络的基本几何特征 | 第21-25页 |
| 3.2.1 平均距离 | 第21-22页 |
| 3.2.2 度分布 | 第22-23页 |
| 3.2.3 图的基础知识 | 第23-25页 |
| 3.3 可视图理论 | 第25-27页 |
| 3.4 链路预测 | 第27-33页 |
| 3.4.1 链路预测概念 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于叠加的随机游走的链路预测方法 | 第28-33页 |
| 第四章 可视图聚合算子 | 第33-41页 |
| 4.1 可视图聚合算子 | 第33-34页 |
| 4.2 可视图聚合算子性质 | 第34页 |
| 4.3 实验与分析 | 第34-41页 |
| 第五章 一种基于网络的时间序列预测方法 | 第41-55页 |
| 5.1 基于网络的时间序列预测方法 | 第41-42页 |
| 5.2 实验与分析 | 第42-55页 |
| 5.2.1 均方根误差 | 第42-43页 |
| 5.2.2 实验一 | 第43-47页 |
| 5.2.3 实验二 | 第47-49页 |
| 5.2.4 实验三 | 第49-50页 |
| 5.2.5 实验四 | 第50-52页 |
| 5.2.6 小结 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
