| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 混沌时间序列预测的国内外研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 线性时间序列的预测模型 | 第18页 |
| 1.2.2 非线性时间序列预测模型 | 第18-22页 |
| 1.2.3 混沌时间序列改进方法 | 第22-23页 |
| 1.3 混沌时间序列预测的基本理论 | 第23-29页 |
| 1.3.1 混沌理论的发展 | 第23-24页 |
| 1.3.2 混沌的主要特点 | 第24-25页 |
| 1.3.3 相空间重构理论 | 第25-26页 |
| 1.3.4 混沌系统的主要模型 | 第26-29页 |
| 1.4 本文的主要内容及结构安排 | 第29-31页 |
| 1.4.1 本文的主要内容 | 第29页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第29-31页 |
| 第2章 基于最小二乘支持向量机动态选择集成混沌时间序列预测方法 | 第31-70页 |
| 2.1 引言 | 第31-33页 |
| 2.2 支持向量回归机算法 | 第33-38页 |
| 2.2.1 SVR基本模型 | 第33-36页 |
| 2.2.2 最小二乘支持向量机模型 | 第36-38页 |
| 2.3 集成学习的基本框架 | 第38-44页 |
| 2.3.1 集成学习的基本原理 | 第38-40页 |
| 2.3.2 集成学习机的分类 | 第40-44页 |
| 2.4 回归集成学习算法 | 第44-49页 |
| 2.4.1 回归集成学习 | 第44-47页 |
| 2.4.2 具有自适应动态选择集成回归算法 | 第47-49页 |
| 2.4.3 自适应动态选择算法 | 第49页 |
| 2.5 混沌相空间重构 | 第49-51页 |
| 2.6 基于自适应动态选择LS-SVM集成混沌时间序列预测算法 | 第51-52页 |
| 2.7 测试分析与比较 | 第52-68页 |
| 2.7.1 Lorenz混沌时间序列预测 | 第52-58页 |
| 2.7.2 Henon混沌时间序列预测 | 第58-61页 |
| 2.7.3 Mackey-Glass混沌时间序列的6步以及80步直接预测 | 第61-67页 |
| 2.7.4 太阳黑子混沌时间序列预测 | 第67-68页 |
| 2.8 本章小结 | 第68-70页 |
| 第3章 基于变异粒子群联合参数优化多尺度核混沌时间序列预测方法 | 第70-110页 |
| 3.1 引言 | 第70-71页 |
| 3.2 核理论及核函数构造 | 第71-79页 |
| 3.2.1 多核学习：多尺度核方法 | 第74-76页 |
| 3.2.2 多核机器的学习方法 | 第76-79页 |
| 3.3 基于多尺度逃逸粒子群优化的联合参数优化算法 | 第79-91页 |
| 3.3.1 粒子群的基本原理 | 第79-81页 |
| 3.3.2 多变异逃逸粒子群算法 | 第81-85页 |
| 3.3.3 多尺度逃逸算法的优化机理及收敛性能分析 | 第85-87页 |
| 3.3.4 基于多尺度逃逸PSO联合参数多核支持向量机优化混沌预测 | 第87-91页 |
| 3.4 测试分析与比较 | 第91-109页 |
| 3.4.1 Lorenz混沌时间序列预测 | 第91-98页 |
| 3.4.2 Henon混沌时间序列预测 | 第98-101页 |
| 3.4.3 Mackey-Glass混沌时间序列的6步以及80步直接预测 | 第101-107页 |
| 3.4.4 太阳黑子混沌时间序列预测 | 第107-109页 |
| 3.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 第4章 基于K-L变换的混沌序列改进方法 | 第110-134页 |
| 4.1 引言 | 第110-111页 |
| 4.2 序列自相关分析与去除方法 | 第111-112页 |
| 4.3 基于相空间重构K-L变换的混沌序列相关性去除方法 | 第112-127页 |
| 4.3.1 K-L变换原理 | 第112-113页 |
| 4.3.2 Logistic二值序列的产生及其K-L变换 | 第113-115页 |
| 4.3.3 K-L变换前后混沌序列预测对比分析 | 第115-121页 |
| 4.3.4 K-L变换前后自相关性分析 | 第121-124页 |
| 4.3.5 频谱分析 | 第124-125页 |
| 4.3.6 时频分析 | 第125-126页 |
| 4.3.7 周期及复杂度分析 | 第126-127页 |
| 4.4 基于双重K-L变换的混沌时间序列相关性去除方法 | 第127-133页 |
| 4.4.1 双重K-L变换方法 | 第127-128页 |
| 4.4.2 自相关分析 | 第128-130页 |
| 4.4.3 频谱分析 | 第130-131页 |
| 4.4.4 周期及复杂度分析 | 第131-133页 |
| 4.5 本章小结 | 第133-134页 |
| 结论 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第146-148页 |
