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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
本篇论文共
52
页,
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。
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