青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文开展工作 | 第13-14页 |
| 第二章 时间序列分析理论 | 第14-22页 |
| ·时间序列的参数模型 | 第14-16页 |
| ·自回归(AR)模型 | 第14-15页 |
| ·滑动平均(MA)模型 | 第15页 |
| ·自回归滑动平均(ARMA)模型 | 第15页 |
| ·自回归求和滑动平均(ARIMA)模型 | 第15-16页 |
| ·时间序列建模过程 | 第16-22页 |
| ·模型识别 | 第16-18页 |
| ·模型定阶 | 第18页 |
| ·模型参数估计 | 第18-20页 |
| ·时间序列建模方法 | 第20-22页 |
| 第三章 支持向量机与卡尔曼滤波理论 | 第22-37页 |
| ·支持向量机理论 | 第22-33页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第22-24页 |
| ·支持向量分类机 | 第24-28页 |
| ·支持向量回归机 | 第28-33页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第33-37页 |
| ·离散时间线性随机系统 | 第33-34页 |
| ·卡尔曼滤波递推算法 | 第34-35页 |
| ·卡尔曼滤波的最佳预测 | 第35-37页 |
| 第四章 青藏铁路沿线风速时间序列模型预测算法研究 | 第37-55页 |
| ·青藏铁路大风监测预警系统简介 | 第37-39页 |
| ·预警系统对大风实时预测的要求 | 第39-40页 |
| ·风速时间序列预处理 | 第40-44页 |
| ·风速时间序列奇异值处理 | 第40页 |
| ·时间序列非平稳性检验 | 第40-42页 |
| ·实例分析 | 第42-44页 |
| ·风速时间序列建模与预测 | 第44-55页 |
| ·模型预测的评价指标 | 第44页 |
| ·模型识别 | 第44-46页 |
| ·模型定阶 | 第46-49页 |
| ·模型参数估计 | 第49页 |
| ·风速时间序列预测 | 第49-55页 |
| 第五章 青藏铁路沿线风速预测优化算法研究 | 第55-80页 |
| ·SVM-ARMA优化算法 | 第55-63页 |
| ·建模思路 | 第55-57页 |
| ·建模步骤 | 第57-58页 |
| ·实例分析 | 第58-63页 |
| ·ARMA-SMFKF优化算法 | 第63-76页 |
| ·建模思路 | 第63-64页 |
| ·建模步骤 | 第64-67页 |
| ·实例分析 | 第67-76页 |
| ·其它风站风速预测实例 | 第76-78页 |
| ·五道梁测风站 | 第76页 |
| ·风火山测风站 | 第76-77页 |
| ·沱沱河测风站 | 第77-78页 |
| ·唐古拉山测风站 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 青藏铁路沿线风速预测辅助软件系统开发 | 第80-86页 |
| ·软件接口设计 | 第80-82页 |
| ·软件界面设计 | 第82-86页 |
| 第七章 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| ·展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目和发表论文情况 | 第94页 |
