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网络论坛文章数序列的自相似性建模与预测

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·互联网与网络论坛第7-8页
   ·自相似性与分形第8-11页
   ·自相似现象的相关研究第11-12页
   ·网络论坛的相关研究第12-13页
   ·本文研究意义和主要内容第13-15页
第二章 自相似定义、模型和参数估计第15-27页
   ·自相似过程第15-16页
   ·短相关性与相关模型第16-20页
     ·马尔可夫模型第16-18页
     ·AR模型第18页
     ·MA模型第18-19页
     ·ARMA模型第19页
     ·ARIMA模型第19-20页
   ·长相关性与相关模型第20-22页
     ·长相关的定义第21页
     ·FARIMA模型第21-22页
   ·短相关性与长相关性的判断第22页
   ·Hurst参数的估计方法第22-26页
     ·R/S分析法第23页
     ·方差分析法第23-24页
     ·留数法第24页
     ·周期图法第24-25页
     ·Whittle最大似然估计法第25页
     ·小波估计法第25-26页
   ·自相关函数第26-27页
第三章 网络论坛文章数序列分析及建模第27-39页
   ·数据来源第27-28页
   ·自相似性的论证第28-29页
   ·马尔可夫模型的算法第29-30页
   ·FARIMA模型算法及伪代码第30-33页
   ·λ-ARMA模型算法及伪代码第33-35页
   ·FARIMA模型和λ-ARMA模型计算复杂度的对比第35-36页
   ·基于FARIMA模型和λ-ARMA模型的拟合第36-39页
第四章 网络论坛文章数序列的预测第39-47页
   ·预测原理第39-42页
   ·预测算法第42-44页
   ·预测结果及分析第44-47页
第五章 总结与展望第47-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-54页
附录Ⅰ.攻读硕士期间发表论文情况第54-55页

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