| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·预测方法研究现状 | 第9-10页 |
| ·泛函网络国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·泛函网络国外研究现状 | 第11页 |
| ·泛函网络国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 泛函网络理论基础 | 第15-23页 |
| ·泛函神经元模型 | 第15-16页 |
| ·泛函网络的基本元素 | 第16-17页 |
| ·泛函网络拓扑结构类型 | 第17-19页 |
| ·一般泛函网络模型 | 第17页 |
| ·广义可结合泛函网络模型 | 第17-18页 |
| ·可分离泛函网络模型 | 第18-19页 |
| ·泛函网络学习过程 | 第19-20页 |
| ·泛函网络与神经网络的区别与联系 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于泛函网络的预测模型及学习算法研究 | 第23-46页 |
| ·传统泛函网络预测模型的建立及其学习算法 | 第23-28页 |
| ·泛函网络预测模型的建立 | 第23-25页 |
| ·泛函网络模型的学习算法 | 第25-28页 |
| ·改进泛函网络预测模型 | 第28-38页 |
| ·建立泛函网络基函数池 | 第30-31页 |
| ·泛函网络神经元分裂-调整机制 | 第31-33页 |
| ·基于AIC准则的泛函网络评价 | 第33-37页 |
| ·改进泛函网络学习算法 | 第37页 |
| ·测试函数仿真验证 | 第37-38页 |
| ·仿真实例 | 第38-45页 |
| ·基于一元非线性泛函网络的交通流量预测 | 第38-41页 |
| ·基于多元非线性泛函网络预测的水质评价 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 改进泛函网络在污水处理中的应用 | 第46-64页 |
| ·冶炼厂污水处理概述与分析 | 第46-47页 |
| ·污水处理现状与存在问题 | 第46-47页 |
| ·冶炼厂废水分布及来源 | 第47页 |
| ·冶炼厂污水处理厂离子浓度、流量预测方法 | 第47-51页 |
| ·基于遗忘因子递推最小二乘算法的预测模型 | 第48-49页 |
| ·基于BP神经网络的预测模型 | 第49-51页 |
| ·仿真实例及结果分析 | 第51-62页 |
| ·泛函网络、RLS和BP网络三种离子浓度预测模型比较分析 | 第52-59页 |
| ·泛函网络、RLS和BP网络三种流量预测模型及结果分析 | 第59-62页 |
| ·仿真结果总结 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第72页 |