基于模糊小波神经网络的短波通信频率预测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·短波通信及其频率预测原理 | 第9-13页 |
| ·短波通信原理 | 第9-11页 |
| ·短波通信频率预测原理 | 第11-13页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 短波通信频率预测技术研究现状分析 | 第14-20页 |
| ·传统短波频率预测方法 | 第14-15页 |
| ·利用BP神经网络预测电离层临界频率 | 第15-18页 |
| ·利用BP神经网络预测电离层F_2层临界频率 | 第15-16页 |
| ·利用BP神经网络预测电离层F_2层骚扰 | 第16页 |
| ·利用BP神经网络重构区域电离层临界频率分布 | 第16-17页 |
| ·电离层暴时的f_0F_2预报 | 第17-18页 |
| ·混沌和神经网络相结合预测短波通信频率参数 | 第18页 |
| ·模糊推理和神经网络相结合预测短波通信频率参数 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 短波通信频率变化规律分析 | 第20-31页 |
| ·相邻月份及相邻年同一月间频率变化规律分析 | 第20页 |
| ·每年各月月中值变化规律分析 | 第20-29页 |
| ·月中值逐年变化规律分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于相空间重构的频率数据预处理 | 第31-37页 |
| ·相空间重构技术简介 | 第31-32页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第32页 |
| ·延迟时间的确定 | 第32-33页 |
| ·嵌入窗宽的确定 | 第33-34页 |
| ·电离层临界频率的相空间重构 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于模糊小波神经网络的频率预测 | 第37-61页 |
| ·基于模糊小波神经网络的频率预测方法 | 第37-47页 |
| ·模糊小波神经网络简介 | 第37页 |
| ·利用模糊小波神经网络预测短波通信频率 | 第37-38页 |
| ·模糊推理系统选型 | 第38-40页 |
| ·网络结构的确定 | 第40-43页 |
| ·学习算法的确定 | 第43-47页 |
| ·短波频率预测系统的软件实现 | 第47页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第47-56页 |
| ·模糊小波神经网络的训练 | 第47-53页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第53页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第53-56页 |
| ·基于奇异值分解去噪对预测精度的改进 | 第56-60页 |
| ·奇异值分解及其去噪原理 | 第56页 |
| ·基于奇异值分解的短波频率数据去噪 | 第56-58页 |
| ·去噪前后实验结果及对比分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
