| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-8页 |
| ·研究现状 | 第6页 |
| ·本文主要研究工作 | 第6-8页 |
| 第二章 常见突变点检测的理论与方法 | 第8-15页 |
| ·时间序列突变点检测相关知识 | 第8页 |
| ·突变点检测的线性函数方法 | 第8-9页 |
| ·基于启发式分割算法的时间序列突变点检测方法 | 第9-10页 |
| ·基于贝叶斯分析的突变点检测方法 | 第10-15页 |
| ·突变点检测的贝叶斯推断的基本思想 | 第11页 |
| ·指数族分布下的突变点的贝叶斯推断 | 第11-15页 |
| 第三章 RJMCMC方法介绍 | 第15-25页 |
| ·RJMCMC方法理论预备知识 | 第15-18页 |
| ·贝叶斯统计基本原理 | 第15-16页 |
| ·先验分布的选取方法 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯估计 | 第17-18页 |
| ·RJMCMC方法具体内容 | 第18-25页 |
| ·季节性极端事件序列数学模型 | 第18-19页 |
| ·极端事件序列突变点检测的RJMCMC算法 | 第19-22页 |
| ·用RJMCMC方法分析极端时间序列 | 第22-25页 |
| 第四章 RJMCMC方法在突变点检测上的应用 | 第25-29页 |
| ·气象数据描述及处理 | 第25页 |
| ·RJMCMC方法在时间序列突变点检测上的具体应用 | 第25-29页 |
| 第五章 基于突变点检测的RJMCMC方法的简单预测 | 第29-33页 |
| ·基于RJMCMC方法对时间序列的简单预测 | 第29-31页 |
| ·预测结果有效性分析 | 第31-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |