| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-35页 |
| ·课题的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·基于局部模型的时间序列预测方法研究现状及分析 | 第16-21页 |
| ·基于局部模型的时间序列预测方法相关关键技术分析 | 第21-34页 |
| ·非线性信号处理的研究现状及分析 | 第21-24页 |
| ·时间序列聚类的现状及分析 | 第24-28页 |
| ·时间序列分类的现状及分析 | 第28-34页 |
| ·本文主要研究内容 | 第34-35页 |
| 第2章 经验模式分解域时间序列预测研究 | 第35-62页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·经验模式分解方法 | 第35-43页 |
| ·特征时间尺度参数 | 第35-36页 |
| ·内禀模态函数 | 第36-39页 |
| ·经验模式分解方法 | 第39-41页 |
| ·EMD方法的特点 | 第41-43页 |
| ·Hilbert-Huang变换的创新性 | 第43页 |
| ·经验模式分解方法端点效应问题及处理方法 | 第43-53页 |
| ·端点效应的机理 | 第44-45页 |
| ·现有端点问题处理方法存在的不足 | 第45-46页 |
| ·基于改进特征波延拓方法的EMD端点问题处理 | 第46-51页 |
| ·基于相似性搜索算法的EMD端点问题处理方法 | 第51-53页 |
| ·EMD分解域RBF神经网络预测建模研究 | 第53-56页 |
| ·新型多分辨预测模型及参数选择方法 | 第53-55页 |
| ·实验仿真 | 第55-56页 |
| ·EMD分解域实时预测模型的研究 | 第56-61页 |
| ·增量核空间独立向量组合预测算法 | 第56-59页 |
| ·复杂时间序列EMD分解域实时预测模型 | 第59页 |
| ·实验仿真 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 时间序列数据聚类研究 | 第62-84页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·聚类的有效性问题 | 第63-73页 |
| ·基于划分系数和划分信息熵有效性泛函 | 第63-65页 |
| ·基于几何特性的聚类有效性泛函 | 第65-70页 |
| ·一种新的聚类有效性泛函 | 第70-71页 |
| ·实验仿真 | 第71-73页 |
| ·支持向量聚类和信息熵聚类融合的任意形状簇聚类算法 | 第73-78页 |
| ·支持向量聚类方法 | 第73-75页 |
| ·Renyi信息熵聚类 | 第75-76页 |
| ·基于支持向量聚类和Renyi熵聚类融合的聚类算法 | 第76-77页 |
| ·实验仿真 | 第77-78页 |
| ·自适应Kernel Fuzzy C-means聚类算法 | 第78-81页 |
| ·算法原理 | 第78-81页 |
| ·实验仿真 | 第81页 |
| ·时间序列数据任意形状簇自适应聚类研究 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第4章 基于粗糙集理论的时间序列分类算法研究 | 第84-105页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·粗糙集基本理论分析 | 第84-90页 |
| ·等价关系 | 第85-86页 |
| ·不可区分关系 | 第86页 |
| ·集合的近似 | 第86-87页 |
| ·粗糙隶属关系 | 第87页 |
| ·信息系统与决策表 | 第87-88页 |
| ·知识的约简 | 第88-90页 |
| ·基于编码排序的粗糙集快速属性约简算法 | 第90-95页 |
| ·算法的基本原理 | 第90-94页 |
| ·实验仿真 | 第94-95页 |
| ·基于函数映射的粗糙集快速属性约简算法 | 第95-103页 |
| ·基于单属性函数映射的粗糙集快速属性约简算法 | 第96-99页 |
| ·基于属性串函数映射的粗糙集快速属性约简算法 | 第99-103页 |
| ·基于非线性特征提取方法的时间序列分类算法研究 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 时间序列数据局部时间域预测模型研究 | 第105-121页 |
| ·引言 | 第105-106页 |
| ·支持向量回归算法原理及其研究现状 | 第106-110页 |
| ·基于近邻思想的快速增量回归算法的研究 | 第110-117页 |
| ·AOSVR算法 | 第110-113页 |
| ·Xiao等人提出的增量算法 | 第113-114页 |
| ·基于近邻思想的局部增量支持向量回归算法 | 第114-116页 |
| ·实验仿真 | 第116-117页 |
| ·基于委员会机思想的局部时域支持向量回归预测模型 | 第117-119页 |
| ·基本原理 | 第117-119页 |
| ·实验仿真 | 第119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 结论 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-140页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第140-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 个人简历 | 第144页 |
