| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·生态系统稳态转换 | 第11页 |
| ·Copula 理论 | 第11-12页 |
| ·非线性检验 | 第12-14页 |
| ·本论文主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 基于Copula的海洋生态稳态转换 | 第15-45页 |
| ·生态系统多稳态转换 | 第15-20页 |
| ·研究思路 | 第20-23页 |
| ·建模及非线性动力学分析 | 第23-31页 |
| ·控制参数变化率Copula 估计 | 第31-38页 |
| ·Copula 及阿基米德(Archimedean) Copula | 第31-34页 |
| ·边缘分布 | 第34-36页 |
| ·拟合Copula | 第36-38页 |
| ·稳态平稳概率计算 | 第38-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于不连续回归树的最大Lyapunov指数计算方法 | 第45-72页 |
| ·算法主要思想 | 第45-47页 |
| ·随机梯度Boosting | 第47-58页 |
| ·回归树 | 第47-51页 |
| ·随机梯度Boosting | 第51-58页 |
| ·随机模拟 | 第58-64页 |
| ·模拟数据Lyapunov 指数估计 | 第58-59页 |
| ·模拟数据Lyapunov 指数估计标准误 | 第59-64页 |
| ·实证分析 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-72页 |
| 第四章 非线性检验及预测 | 第72-102页 |
| ·非线性检验 | 第72-78页 |
| ·非线性检验简介 | 第72-76页 |
| ·无Fourier 变换的非线性检验 | 第76-78页 |
| ·集成学习方法 | 第78-85页 |
| ·基础学习器集成算法 | 第78-80页 |
| ·规则集成 | 第80-82页 |
| ·随机森林 | 第82-83页 |
| ·Boosting 和Bagging | 第83-85页 |
| ·COD 浓度非线性检验及预测 | 第85-100页 |
| ·整体思路 | 第85-87页 |
| ·非线性检验结果 | 第87-92页 |
| ·各种预测方法比较 | 第92-100页 |
| ·小结 | 第100-102页 |
| 第五章 总结和展望 | 第102-104页 |
| ·研究总结 | 第102页 |
| ·研究展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-115页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117页 |