| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2.1 风速预测的研究意义 | 第14页 |
| 1.2.2 平流层飞艇定点驻留控制的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外课题研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 风速预测的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.2 平流层飞艇定点驻留控制的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 基于MS-EMD算法和ELM算法的风速组合预测模型 | 第21-45页 |
| 2.1 概述 | 第21-22页 |
| 2.2 风速序列分解方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 EMD算法的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2.2 MS-EMD算法的基本原理 | 第24-25页 |
| 2.3 相空间重构 | 第25-29页 |
| 2.3.1 相空间重构理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 数据重构分析 | 第26页 |
| 2.3.3 相空间重构参数选择 | 第26-29页 |
| 2.4 ELM算法的预测原理 | 第29-31页 |
| 2.5 传统神经网络预测方法 | 第31-37页 |
| 2.5.1 BP神经网络的预测原理 | 第31-34页 |
| 2.5.2 Elman神经网络的预测原理 | 第34-37页 |
| 2.6 实例分析 | 第37-43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于I-ELM算法的风速在线滚动预测模型 | 第45-53页 |
| 3.1 概述 | 第45页 |
| 3.2 I-ELM算法的预测原理 | 第45-47页 |
| 3.3 风速在线滚动预测模型 | 第47-49页 |
| 3.4 实例分析 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 平流层飞艇高精度定点驻留控制技术研究 | 第53-65页 |
| 4.1 概述 | 第53页 |
| 4.2 平流层飞艇在水平方向上的一维质点模型 | 第53-54页 |
| 4.3 风速在线预测在平流层飞艇定点驻留控制中的应用 | 第54-57页 |
| 4.4 实例分析 | 第57-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 全文总结及工作展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 5.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |