基于混沌理论和BP网络的气温预测技术与方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文研究内容和章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 时间序列状态分析 | 第11-17页 |
| ·返回映射法在时间序列状态分析中的应用 | 第11-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 混沌理论及其预测理论 | 第17-36页 |
| ·混沌现象和混沌学 | 第17-18页 |
| ·混沌的定义 | 第18-19页 |
| ·混沌的基本特性和李雅普诺夫指数 | 第19-22页 |
| ·逻辑斯蒂映射 | 第22-23页 |
| ·基于柯嫡的复杂机械系统状态最大可预测时间研究 | 第23-25页 |
| ·混沌预测的理论基础 | 第25-31页 |
| ·基于李雅普诺夫指数的气温时间序列预测实验 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 BP神经网络在气温预测中的应用研究 | 第36-53页 |
| ·BP神经网络 | 第36-37页 |
| ·神经元模型 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络设计步骤 | 第38-41页 |
| ·BP网络学习过程 | 第41-44页 |
| ·BP算法的缺点及改进 | 第44-48页 |
| ·基于BP网络对气温时间序列的可预测性研究实验 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 混沌优化BP网络算法的气温预测研究分析 | 第53-56页 |
| ·混沌优化BP网络的研究 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 三种预测方法的对比研究分析 | 第56-59页 |
| ·三种预测方法的对比分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
