非线性时间序列的NURBS建模

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-18页
·引言	第8-9页
·问题的提出	第8页
·选题的意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-12页
·国外研究现状	第9-11页
·国内研究现状	第11-12页
·混沌理论简介	第12-16页
·混沌的起源和发展	第12-13页
·混沌的本质和特点	第13-14页
·混沌时间序列及其分析方法简介	第14-16页
·研究内容及本文组织结构	第16-18页
·研究内容	第16页
·本文组织结构	第16-18页
第二章 混沌时间序列模型与算法	第18-30页
·经典模型构建	第18-22页
·局部线性预测	第18-19页
·运动方程	第19-20页
·多变量函数插值	第20页
·混沌时间序列	第20-21页
·构造微分方程	第21-22页
·非线性系统模型	第22-28页
·连续时间多项式	第22-24页
·神经网络	第24-25页
·径向基函数模型	第25页
·离散时间多项式	第25-26页
·有理模型	第26-27页
·基于小波变换的模型	第27页
·模糊逻辑模型	第27-28页
·投入产出模型	第28页
·本章小结	第28-30页
第三章 应用动力学方法的NURBS 模型初探	第30-44页
·NURBS 几何	第31-33页
·NURBS 曲线	第31-32页
·NURBS 曲面	第32页
·NURBS 性质	第32-33页
·动力学 NURBS 理论	第33-36页
·动态NURBS 曲线	第33-34页
·动态NURBS 曲面	第34-35页
·D-NURBS 动力学方程	第35-36页
·能量和动力系统约束	第36-39页
·外界作用力	第37页
·动力系统线性约束	第37-38页
·动力系统非线性约束	第38-39页
·数值实现算法	第39-42页
·D-NURBS 有限元的数据结构	第39-40页
·单元矩阵的计算	第40页
·离散运动方程	第40-42页
·D-NURBS 模型的简化	第42页
·D-NURBS模型与S-NURBS 模型	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第四章 时间序列 NURBS 模型及预测算法	第44-52页
·时间序列NURBS 模型的建立	第44-48页
·模型的描述及其理论依据	第44-47页
·S-NURBS 时间序列模型构造	第47页
·S-NURBS 时间的引入	第47-48页
·时间序列NURBS 模型的运用过程及算法	第48-50页
·模型运用过程	第48-49页
·模型预测算法	第49-50页
·时间序列NURBS 模型的优化及改进	第50-51页
·时间引入方法改进	第50页
·NURBS 关键性质的嵌入	第50页
·实验数据反馈的模型优化	第50-51页
·本章小结	第51-52页
第五章 时间序列 NURBS 模型的性能评估	第52-62页
·实验数据集的选用与提取	第52-53页
·基准模型与数据集	第52页
·Lorenz 系统与数据提取	第52-53页
·时间序列NURBS 模型的性能	第53-59页
·直观方法	第53-54页
·一维回归方法	第54-56页
·相关系数方法	第56-57页
·数值度量方法	第57-59页
·不同标准下的S-NURBS 模型性能	第59-61页
·不同预测步长下的模型性能	第59-60页
·S-NURBS 模型预测的可信性	第60-61页
·本章小结	第61-62页
第六章 总结与展望	第62-66页
·工作总结	第62-63页
·工作展望	第63-66页
参考文献	第66-70页
致谢	第70-71页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第71页