| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 动态变形分析与预测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 灰变形预测模型研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容、目标与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 动态变形与灰色系统理论 | 第16-24页 |
| 2.1 灰色系统理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 灰理论基本原理 | 第16页 |
| 2.1.2 灰生成 | 第16-18页 |
| 2.1.3 灰理论特点 | 第18页 |
| 2.2 动态变形系统的灰性体现 | 第18-20页 |
| 2.2.1 变形体的动态变形 | 第18-19页 |
| 2.2.2 动态变形系统的灰性体现 | 第19-20页 |
| 2.3 灰变形分析与预测理论 | 第20-24页 |
| 2.3.1 灰建模预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 灰模型构建 | 第23页 |
| 2.3.3 灰模型误差识别与优化 | 第23-24页 |
| 第3章 时空动态变形的空间单点灰预测模型 | 第24-47页 |
| 3.1 基于时间序列的空间单点单维灰预测模型 | 第24-35页 |
| 3.1.1 非等时间间隔离散位移时间序列的等时距化处理 | 第25页 |
| 3.1.2 建模序列的非负准光滑检验 | 第25-26页 |
| 3.1.3 建模序列灰生成 | 第26-27页 |
| 3.1.4 均值GM(1,1)模型建立 | 第27-28页 |
| 3.1.5 模型参数估计 | 第28-29页 |
| 3.1.6 模型精度检验 | 第29-30页 |
| 3.1.7 残差灰模型 | 第30-31页 |
| 3.1.8 灰预测模型群 | 第31-33页 |
| 3.1.9 预测值精度评估 | 第33-35页 |
| 3.2 基于时间序列的空间单点多维灰预测模型 | 第35-37页 |
| 3.2.1 基于GM(1,h)的空间单点多维灰预测模型构建 | 第35-36页 |
| 3.2.2 模型参数估计 | 第36-37页 |
| 3.3 实例分析 | 第37-47页 |
| 3.3.1 基于时间序列的空间单点单维灰预测模型应用实例分析 | 第37-43页 |
| 3.3.2 基于时间序列的空间单点多维灰预测模型应用实例分析 | 第43-47页 |
| 第4章 时空动态变形的空间多点灰预测模型 | 第47-68页 |
| 4.1 基于空间序列的多点灰预测模型 | 第47-49页 |
| 4.1.1 空间序列的定义与建模意义 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于空间序列的多点灰预测模型构建 | 第48-49页 |
| 4.2 基于时空序列的空间多点灰预测模型 | 第49-53页 |
| 4.2.1 基于时空序列的空间多点灰预测模型构建 | 第49-51页 |
| 4.2.2 模型参数估计 | 第51-52页 |
| 4.2.3 模型精度评定 | 第52-53页 |
| 4.3 实例分析 | 第53-68页 |
| 4.3.1 基于空间序列的空间多点灰预测模型应用实例分析 | 第53-55页 |
| 4.3.2 基于时空序列的空间多点灰预测模型应用实例分析 | 第55-68页 |
| 第5章 灰时空动态变形预测模型优化 | 第68-80页 |
| 5.1 灰时空动态变形预测模型问题分析 | 第68-70页 |
| 5.2 灰时空动态变形预测模型优化机制构建 | 第70-75页 |
| 5.2.1 基于建模序列的预处理优化 | 第71-72页 |
| 5.2.2 基于建模机制的修正与改进 | 第72-73页 |
| 5.2.3 灰色组合模型 | 第73-74页 |
| 5.2.4 灰模型多重优化 | 第74-75页 |
| 5.3 基于IRCGA优化白化背景参数的GM(1,1)模型 | 第75-80页 |
| 结论及展望 | 第80-83页 |
| 主要研究成果 | 第80-81页 |
| 不足与展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第89页 |
