| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景和选题意义 | 第10-11页 |
| ·时间序列预测的研究现状及主要方法 | 第11-13页 |
| ·回声状态网的现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容和意义 | 第15-18页 |
| 第二章 泄漏积分型回声状态网在时间序列预测中的应用 | 第18-31页 |
| ·Leaky ESN的基本原理 | 第18-21页 |
| ·Leaky ESN的关键参数 | 第21-22页 |
| ·Leaky ESN的训练过程 | 第22-24页 |
| ·Leaky ESN的岭回归离线学习算法 | 第24-25页 |
| ·Leaky ESN的RLS在线学习算法 | 第25-27页 |
| ·仿真实验和算法评估 | 第27-30页 |
| ·泄漏率和储备池规模对预测性能的影响 | 第27-29页 |
| ·谱半径和储备池规模对预测性能的影响 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 小世界网络在时间序列预测中的应用 | 第31-43页 |
| ·小世界网络的结构和基本参数 | 第31-34页 |
| ·基于改进小世界的泄露积分型回声状态网 | 第34-37页 |
| ·改进的小世界网络 | 第34-35页 |
| ·改进小世界网络在Leaky ESN中的应用 | 第35-37页 |
| ·仿真实验和数据分析 | 第37-42页 |
| ·泄漏率和储备池规模对预测性能的影响 | 第37-39页 |
| ·谱半径和储备池规模对预测性能的影响 | 第39-40页 |
| ·两种方法预测性能对比 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 时间序列模型在我国居民消费价格指数中的应用 | 第43-51页 |
| ·研究居民消费价格指数的意义 | 第43-44页 |
| ·差分自回归移动平均模型 | 第44-46页 |
| ·ARIMA的模型结构 | 第44-45页 |
| ·ARIMA建模步骤 | 第45-46页 |
| ·三种模型的CPI预测结果对比 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 发表论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |