致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-10页 |
1 引言 | 第10-14页 |
·交叉分析方法研究 | 第10-12页 |
·多重分形的几个重要概念 | 第12-13页 |
·论文体系框架和主要内容 | 第13-14页 |
2 重分形交叉分析方法研究 | 第14-18页 |
·多重分形统计矩交叉相关分析 | 第14-15页 |
·多重分形去趋势交叉相关分析 | 第15-16页 |
·多重分形去趋势滑动平均交叉相关分析 | 第16-18页 |
3 几类时间序列的重分形交叉相关性 | 第18-32页 |
·二元ARFIMA过程 | 第18-22页 |
·多重分形二项方法 | 第22-26页 |
·金融时间序列 | 第26-28页 |
·交通时间序列 | 第28-32页 |
4 时间序列的预测方法研究 | 第32-43页 |
·双模式K近邻非参数回归 | 第32-38页 |
·K近邻非参数回归 | 第32-33页 |
·模型的改进 | 第33-36页 |
·BKNN算法 | 第36-38页 |
·数据说明 | 第38-39页 |
·模型过程及预测效果比较 | 第39-43页 |
5 结论 | 第43-45页 |
参考文献 | 第45-49页 |
作者简历 | 第49-51页 |
学位论文数据集 | 第51页 |