基于混合模型嵌套的非线性时间序列预测及其应用研究

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基于混合模型嵌套的非线性时间序列预测及其应用研究

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基于混合模型嵌套的非线性时间序列预测及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
· 课题背景	第9-10页
· 本课题研究的目的及意义	第10-11页
· 相关技术研究现状	第11-13页
· 传统预测模型	第11-12页
· 神经网络研究及应用现状	第12-13页
· 本文主要研究内容	第13-15页
第2章非线性时间序列预测模型基础	第15-27页
· 引言	第15页
· 人工神经网络	第15-22页
· BP 网络	第15-18页
· 最小描述长度方法	第18-20页
· 粗糙集上的灰色关联分析	第20-22页
· 灰度模型	第22-23页
· 相空间预测模型	第23-26页
· 局部平均预测法	第24页
· 局部多项式预测法	第24-25页
· 全域多项式逼近预测法	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章非线性时间序列混合嵌套预测模型	第27-35页
· 引言	第27页
· 并联BP 神经网络	第27-29页
· 连接权值选取	第29-31页
· 马尔科夫过程	第31-32页
· 混合预测模型	第32-34页
· 本章总结	第34-35页
第4章混合模型的数据实验与应用	第35-46页
· 引言	第35页
· 模拟数据	第35-39页
· 现实数据	第39-45页
· 人体心电数据	第39-41页
· 金融数据	第41-42页
· 生产数据	第42-44页
· 误差对比	第44-45页
· 本章总结	第45-46页
第5章非线性时间序列的混沌特性判别	第46-52页
· 引言	第46页
· 相空间重构	第46-48页
· 非参数预测	第48-49页
· 混沌判别	第49-51页
· 本章总结	第51-52页
结论	第52-53页
参考文献	第53-58页
攻读学位期间发表的论文及其它成果	第58-60页
致谢	第60页

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