基于压缩感知的国际油价预测方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容与逻辑框架 | 第14-16页 |
| 1.3 研究方法与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.4 本文创新点 | 第19页 |
| 1.5 小结 | 第19-20页 |
| 第二章 文献综述 | 第20-26页 |
| 2.1 研究现状 | 第20-23页 |
| 2.2 研究评述 | 第23-24页 |
| 2.3 本文优势 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 压缩感知去噪预测模型 | 第26-43页 |
| 3.1 模型建立 | 第26-30页 |
| 3.1.1 压缩感知去噪方法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 人工智能预测算法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 压缩感知去噪预测模型 | 第29-30页 |
| 3.2 实验设计 | 第30-33页 |
| 3.2.1 数据描述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 评价指标 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基准模型 | 第32-33页 |
| 3.2.4 参数设定 | 第33页 |
| 3.3 实验结果 | 第33-42页 |
| 3.3.1 压缩感知去噪的有效性 | 第34-38页 |
| 3.3.2 压缩感知去噪的优势 | 第38-39页 |
| 3.3.3 稳定性分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 稀疏分解集成预测模型 | 第43-64页 |
| 4.1 模型建立 | 第43-48页 |
| 4.1.1 稀疏表示方法 | 第43-46页 |
| 4.1.2 智能预测算法 | 第46页 |
| 4.1.3 稀疏分解集成预测模型 | 第46-48页 |
| 4.2 实验设计 | 第48-51页 |
| 4.2.1 数据描述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 评价指标 | 第49-50页 |
| 4.2.3 基准模型 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果 | 第51-62页 |
| 4.3.1 参数设定 | 第51-54页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第54-60页 |
| 4.3.3 讨论 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 研究总结 | 第64-65页 |
| 5.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 研究成果及发表的论文 | 第73-75页 |
| 作者及导师简介 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76-77页 |
