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基于LSTM的时间序列混合预测方法研究

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基于LSTM的时间序列混合预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 引言第9-16页
1.1课题的背景和意义第9页
  1.2 时间序列预测的研究现状第9-12页
    1.2.1 时间序列预测概述第9-10页
    1.2.2 时间序列预测的国内外研究现状第10-12页
    1.2.3 传统时间序列预测存在的问题及分析第12页
  1.3 RNN的研究现状及分析第12-14页
  1.4 本文的主要内容和组织结构第14-16页
    1.4.1 主要内容第14-15页
    1.4.2 组织结构第15-16页
第2章 相关基础理论第16-26页
  2.1 小波分解的基本理论第16-19页
    2.1.1 小波概论第16页
    2.1.2 小波函数的选择第16-18页
    2.1.3 小波分解与重构第18-19页
  2.2 时间序列平稳分析理论基础第19-20页
  2.3 ARMA的理论基础第20-22页
    2.3.1 ARMA基本原理第20页
    2.3.2 ARMA建模过程第20-22页
  2.4 LSTM的理论基础第22-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于小波分解与LSTM的时间序列预测算法第26-33页
  3.1 算法流程简介第26-27页
  3.2 小波分解第27-28页
  3.3 ARMA的建模过程第28页
  3.4 LSTM的建模过程第28-32页
    3.4.1 LSTM的具体模型第28-30页
    3.4.2 LSTM的训练过程第30-32页
  3.5 模型的预测第32页
  3.6 本章小结第32-33页
第4章 算法的性能分析第33-46页
  4.1 时间序列预测效果评价第33页
  4.2 数据收集和说明第33-36页
  4.3 实验结果与算法性能分析第36-45页
    4.3.1 本文方法与其他方法拟合精度的比较第37-41页
    4.3.2 本文方法与其他方法预测精度的比较第41-44页
    4.3.3 性能分析第44-45页
  4.4 本章小结第45-46页
第5章 工作总结与展望第46-48页
  5.1 工作总结第46页
  5.2 展望第46-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
附录A (攻读硕士学位期间的研究成果)第52页

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