| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 太阳黑子数活动周期和预报的研究背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 太阳黑子周期性研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 太阳黑子预报研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 奇异谱分析的提出和研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2.1 奇异谱分析的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2.2 太阳活动周期性分析方法 | 第13页 |
| 1.2.3 最大熵法以及自回归模型的预报 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的目的和研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究的目的 | 第14页 |
| 1.3.2 本文研究思想和内容 | 第14-16页 |
| 2 理论方法 | 第16-31页 |
| 2.1 奇异谱分析理论概述 | 第16-26页 |
| 2.1.1 奇异谱分析中的奇异值分解 | 第16-18页 |
| 2.1.2 特征值和窗口长度的选取 | 第18页 |
| 2.1.3 时间序列重构 | 第18-19页 |
| 2.1.4 奇异谱分析的去噪过程 | 第19-20页 |
| 2.1.5 时间序列重构的具体用用例子 | 第20-24页 |
| 2.1.6 奇异谱分析应用于非线性吸引子 | 第24-26页 |
| 2.1.7 奇异谱分析中奇异值成对现象 | 第26页 |
| 2.2 时间序列的周期性分析理论概述 | 第26-28页 |
| 2.2.1 功率谱 | 第26-28页 |
| 2.3 最大熵法和线性预报 | 第28-31页 |
| 2.3.1 信息熵 | 第28-29页 |
| 2.3.2 时间序列的熵和最大熵法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 最大熵法型预报的相关参数选取 | 第30-31页 |
| 3 国际Wolf太阳黑子数的周期性分析 | 第31-61页 |
| 3.1 月平均太阳黑子数的奇异谱分析在不同嵌入维情形下的具体表现 | 第31-54页 |
| 3.1.1 国际Wolf太阳黑子数的时间段 | 第31-32页 |
| 3.1.2 奇异谱分析嵌入维为200的处理结果 | 第32-35页 |
| 3.1.3 奇异谱分析嵌入维为300的处理结果 | 第35-38页 |
| 3.1.4 奇异谱分析嵌入维为400的处理结果 | 第38-44页 |
| 3.1.5 奇异谱分析嵌入维为400的处理结果的详细讨论 | 第44-53页 |
| 3.1.6 小结 | 第53-54页 |
| 3.2 基于SSA模型对太阳黑子数时间序列周期性在另一种尺度上的分析 | 第54-60页 |
| 3.2.1 日观测太阳黑子数序列：记录一 | 第54-57页 |
| 3.2.2 日观测太阳黑子数序列：记录二 | 第57-60页 |
| 3.2.3 结论 | 第60页 |
| 3.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 4 国际Wolf月平均太阳黑子数时间序列的预报 | 第61-68页 |
| 4.1 基于SSA—MEM太阳黑子数时间序列的预报的可行性测试 | 第61-66页 |
| 4.1.1 自回归模型预报：方案一 | 第61-63页 |
| 4.1.2 自回归模型预报，方案二 | 第63-66页 |
| 4.2 太阳黑子数时间序列的预报 | 第66-68页 |
| 5 结论与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 主要结论 | 第68-69页 |
| 5.2 后续研究工作的展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
