混沌时间序列预测分析及在转子剩余寿命预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·混沌理论的发展历史 | 第10页 |
| ·混沌时间序列预测研究历史与现状 | 第10-12页 |
| ·选题意义 | 第12-13页 |
| ·课题来源及本文的内容安排 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 混沌理论概述 | 第15-23页 |
| ·混沌定义 | 第15-16页 |
| ·混沌的特征 | 第16-17页 |
| ·通向混沌的方法 | 第17-18页 |
| ·混沌吸引子的几个特征量 | 第18-21页 |
| ·Lyapunov指数 | 第18-19页 |
| ·分数维 | 第19-20页 |
| ·混沌吸引子微观刻画特征量 | 第20-21页 |
| ·混沌时间序列的混沌性识别方法 | 第21-22页 |
| ·lyapunov指数法 | 第21页 |
| ·Poincare映射法 | 第21-22页 |
| ·指数衰减法 | 第22页 |
| ·功率谱法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 混沌去噪 | 第23-41页 |
| ·小波滤波 | 第24-35页 |
| ·小波变换 | 第24-30页 |
| ·小波滤波 | 第30-35页 |
| ·基于小波空域相关法在混沌去噪中的研究 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 相空间重构 | 第41-54页 |
| ·相空间重构 | 第41-51页 |
| ·Takes定理 | 第41-42页 |
| ·延迟时间的选取 | 第42-47页 |
| ·嵌入维数的m选取 | 第47-51页 |
| ·Cao伪近邻法原理 | 第47-48页 |
| ·Cao伪近邻法算法 | 第48-49页 |
| ·Cao伪近邻法计算机仿真程实验设计 | 第49-51页 |
| ·LYAPUNOV的计算 | 第51-53页 |
| ·lyapunov简述 | 第51页 |
| ·lyapunov现有算法分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于RBF神经网络的混沌时间序列预测 | 第54-71页 |
| ·混沌预测方法 | 第54-62页 |
| ·全域预测法 | 第54-55页 |
| ·局域预测法 | 第55-57页 |
| ·基于lyapunov指数的混沌时间序列预测法 | 第57页 |
| ·神经网络预测 | 第57-62页 |
| ·单步预测与多步预测 | 第62-66页 |
| ·单步直接预测法 | 第63-64页 |
| ·单步间接预测法 | 第64-65页 |
| ·多步直接预测法 | 第65页 |
| ·多步间接预测法 | 第65-66页 |
| ·计算机仿真实验设计 | 第66-69页 |
| ·实验步骤 | 第66-67页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 混沌时间序列在转子剩余寿命预测中的应用 | 第71-76页 |
| ·转子剩余寿命预测的意义 | 第71页 |
| ·转子剩余寿命当前研究现状 | 第71-72页 |
| ·基于混沌理论的RBF神经网络转子剩余寿命预测 | 第72-75页 |
| ·转子剩余寿命预报的基本数学模型 | 第73页 |
| ·预测计算机仿真程序设计 | 第73-74页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
