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函数系数时序模型基于各类进化算法的估计及其异常点检测
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函数系数时序模型基于各类进化算法的估计及其异常点检测
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-10页
　　1.1 研究背景及研究现状第8-9页
　　1.2 本文主要工作第9页
　　1.3 本文的创新第9-10页
第二章 遗传算法及其改进第10-18页
　　2.1 传统遗传算法(SGA)第10-13页
　　　　2.1.1 传统遗传算法简介第10-11页
　　　　2.1.2 编码与解码第11页
　　　　2.1.3 适应度函数第11-12页
　　　　2.1.4 选择算子第12页
　　　　2.1.5 交叉算子第12-13页
　　　　2.1.6 变异算子第13页
　　2.2 遗传算法的改进第13-17页
　　　　2.2.1 分层遗传算法(HGA)第14-15页
　　　　2.2.2 自适应遗传算法(AGA)第15-16页
　　　　2.2.3 Messy GA第16-17页
　　2.3 小结第17-18页
第三章 函数系数时序模型参数估计及随机模拟第18-24页
　　3.1 函数系数时序模型简介第18页
　　3.2 SGA方法第18-19页
　　　　3.2.1 SGA算法步骤第18-19页
　　　　3.2.2 模型参数估计结果第19页
　　3.3 HGA方法第19-21页
　　　　3.3.1 HGA算法步骤第19-20页
　　　　3.3.2 模型参数估计结果第20-21页
　　3.4 AGA方法第21-22页
　　　　3.4.1 AGA算法步骤第21-22页
　　　　3.4.2 模型参数估计结果第22页
　　3.5 Messy GA方法第22-23页
　　　　3.5.1 Messy GA算法步骤第22-23页
　　　　3.5.2 模型参数估计结果第23页
　　3.6 小结第23-24页
第四章 异常点模型及诊断第24-31页
　　4.1 异常点的概念第24页
　　4.2 异常点模型第24-25页
　　4.3 极值理论第25-26页
　　4.4 异常点诊断统计量第26-30页
　　4.5 小结第30-31页
第五章 函数系数时序模型异常点诊断步骤及单个(或多个不连续)异常点随机模拟第31-51页
　　5.1 异常点模型诊断步骤第31-33页
　　　　5.1.1 绝对值诊断统计量诊断步骤第31-32页
　　　　5.1.2 平方诊断统计量诊断步骤第32-33页
　　　　5.1.3 调整的平方诊断统计量诊断步骤第33页
　　5.2 单个异常点或者多个不连续异常点诊断举例第33-49页
　　　　5.2.1 SGA方法第34-39页
　　　　5.2.2 HGA方法第39-43页
　　　　5.2.3 AGA方法第43-46页
　　　　5.2.4 Messy GA方法第46-49页
　　5.3 小结第49-51页
第六章 函数系数时序模型多个连续异常点随机模拟第51-64页
　　6.1 多个连续异常点诊断举例第51-63页
　　6.2 小结第63-64页
第七章 总结与展望第64-65页
　　7.1 本文结论第64页
　　7.2 有待进一步研究的问题第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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