基于时间序列分析技术的预测模型设计与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·本课题的研究进展 | 第11-13页 |
| ·时间序列相似性搜索算法 | 第11-12页 |
| ·基于时间序列分析的预测技术 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 关键技术分析 | 第16-24页 |
| ·维度约简技术 | 第16-17页 |
| ·时间序列模式 | 第17-18页 |
| ·相似性搜索 | 第18-23页 |
| ·相似性搜索算法概述 | 第18-19页 |
| ·DTW算法介绍 | 第19-20页 |
| ·现有算法优化策略介绍 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 时间序列预测模型设计与实现 | 第24-48页 |
| ·预测模型总体框架 | 第24-31页 |
| ·数据预处理 | 第26-29页 |
| ·模式匹配 | 第29-30页 |
| ·预测结果计算与矫正 | 第30-31页 |
| ·多维时间序列数据相似性搜索 | 第31-32页 |
| ·动态模式匹配算法 | 第32-34页 |
| ·相似性搜索算法性能优化 | 第34-43页 |
| ·SSE优化 | 第34-36页 |
| ·SSE优化成果实验及结果分析 | 第36-38页 |
| ·多线程优化 | 第38-42页 |
| ·实验及分析 | 第42-43页 |
| ·预测模型实现 | 第43-46页 |
| ·相似性搜索模块实现 | 第43-44页 |
| ·模式匹配算法实现 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 模型应用及效果分析 | 第48-62页 |
| ·空气污染指数预测实验 | 第48-54页 |
| ·数据来源 | 第48-49页 |
| ·实验方案介绍 | 第49页 |
| ·未来一天预测实验及分析 | 第49-51页 |
| ·未来多天预测实验及分析 | 第51-54页 |
| ·实验小结 | 第54页 |
| ·环境空气质量预测预警系统 | 第54-59页 |
| ·系统功能描述和体系结构 | 第54-55页 |
| ·预测模型在系统中的应用 | 第55-56页 |
| ·系统运行效果展示 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-66页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第72页 |
