基于混合模型嵌套的非线性时间序列预测及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·相关技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·传统预测模型 | 第11-12页 |
| ·神经网络研究及应用现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 非线性时间序列预测模型基础 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·人工神经网络 | 第15-22页 |
| ·BP 网络 | 第15-18页 |
| ·最小描述长度方法 | 第18-20页 |
| ·粗糙集上的灰色关联分析 | 第20-22页 |
| ·灰度模型 | 第22-23页 |
| ·相空间预测模型 | 第23-26页 |
| ·局部平均预测法 | 第24页 |
| ·局部多项式预测法 | 第24-25页 |
| ·全域多项式逼近预测法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 非线性时间序列混合嵌套预测模型 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·并联BP 神经网络 | 第27-29页 |
| ·连接权值选取 | 第29-31页 |
| ·马尔科夫过程 | 第31-32页 |
| ·混合预测模型 | 第32-34页 |
| ·本章总结 | 第34-35页 |
| 第4章 混合模型的数据实验与应用 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·模拟数据 | 第35-39页 |
| ·现实数据 | 第39-45页 |
| ·人体心电数据 | 第39-41页 |
| ·金融数据 | 第41-42页 |
| ·生产数据 | 第42-44页 |
| ·误差对比 | 第44-45页 |
| ·本章总结 | 第45-46页 |
| 第5章 非线性时间序列的混沌特性判别 | 第46-52页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·相空间重构 | 第46-48页 |
| ·非参数预测 | 第48-49页 |
| ·混沌判别 | 第49-51页 |
| ·本章总结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
