基于神经网络的混沌时间序列预测
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·混沌时间序列预测研究现状 | 第11-14页 |
| 第2章 混沌时间序列特性研究 | 第14-27页 |
| ·混沌识别 | 第14-18页 |
| ·Lyapunov指数定义 | 第14-15页 |
| ·两种求Lyapunov指数的方法 | 第15-18页 |
| ·相空间重构 | 第18-25页 |
| ·嵌入定理 | 第18-19页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第19-22页 |
| ·嵌入延迟的确定 | 第22-23页 |
| ·嵌入窗宽的确定 | 第23-25页 |
| ·程序实现 | 第25-27页 |
| 第3章 混沌时间序列噪声平滑 | 第27-44页 |
| ·混沌时间序列噪声平滑的基本方法 | 第27-29页 |
| ·去噪的评判标准 | 第27-28页 |
| ·基于模型逼近技术的去噪 | 第28-29页 |
| ·基于HHT的局部投影降噪 | 第29-37页 |
| ·噪声局部投影的噪声平滑 | 第29-31页 |
| ·子空间的动态选取 | 第31-34页 |
| ·基于HHT的局部投影的实现 | 第34-37页 |
| ·基于HHT的局部投影去噪的算法和仿真实例 | 第37-43页 |
| ·HHT变换 | 第37页 |
| ·基于HHT的局部投影降噪的实现 | 第37-39页 |
| ·仿真实例 | 第39-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第4章 混沌时间序列预测 | 第44-63页 |
| ·混沌时间序列预测的基本方法 | 第44-45页 |
| ·基于神经网络的混沌时间序列预测 | 第45-57页 |
| ·基于前馈型神经网络的混沌时间序列预测 | 第45-50页 |
| ·基于自组织特征映射的混沌时间序列预测 | 第50-53页 |
| ·其他神经网络的混沌时间序列预测 | 第53-57页 |
| ·一种基于自组织网络的神经网络模型集成 | 第57-62页 |
| ·自组织特征映射网络 | 第58-59页 |
| ·仿真实例 | 第59-62页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| 第5章 太阳黑子时间序列预测仿真 | 第63-73页 |
| ·太阳黑子时间序列混沌性判断及重构 | 第63-64页 |
| ·太阳黑子时间序列去噪 | 第64-68页 |
| ·太阳黑子间序列预测 | 第68-72页 |
| ·前馈网络预测 | 第68-69页 |
| ·集成网络模型预测 | 第69-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| 总结 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84页 |
