| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·论文选题背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究历史与发展 | 第13-14页 |
| ·论文主要的工作与内容 | 第14-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 时间序列预测方法 | 第18-32页 |
| ·自回归(AR)过程 | 第18-22页 |
| ·自回归(AR)过程理论概述 | 第18-20页 |
| ·自回归(AR)过程的自相关函数 | 第20-21页 |
| ·一阶自回归(Markov)过程 | 第21-22页 |
| ·滑动平均(MA)过程 | 第22-23页 |
| ·滑动平均(MA)过程理论概述 | 第22页 |
| ·滑动平均(MA)过程的自相关函数 | 第22-23页 |
| ·自回归滑动平均(ARMA)过程 | 第23-25页 |
| ·自回归滑动平均(ARMA)过程理论概述 | 第23-24页 |
| ·自回归滑动平均(ARMA)过程的自相关函数 | 第24-25页 |
| ·自回归求和滑动平均(ARIMA)过程 | 第25-27页 |
| ·自回归求和滑动平均(ARIMA)过程理论概述 | 第25-26页 |
| ·分数阶自回归求和滑动平均(FARIMA)过程概述 | 第26-27页 |
| ·时间序列的参数估计 | 第27-32页 |
| ·时间序列的定阶方法 | 第27-28页 |
| ·时间序列的Yule-Walker估计 | 第28-29页 |
| ·时间序列的最小二乘估计 | 第29页 |
| ·时间序列的最大似然估计 | 第29-32页 |
| 第三章 时间序列的预测实验 | 第32-70页 |
| ·海水位时间序列 | 第32-34页 |
| ·数据预处理 | 第34-39页 |
| ·实验参数估计与预测 | 第39-69页 |
| ·相同地点预测实验 | 第40-61页 |
| ·相同时间预测实验 | 第61-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 预测误差分析 | 第70-92页 |
| ·海水位预测误差 | 第70-80页 |
| ·误差曲线的拟合 | 第80-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 H参数与样本误差关系 | 第92-96页 |
| ·预测样本的H参数 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-98页 |
| ·论文工作总结 | 第96页 |
| ·展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第107-108页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第108页 |