基于深度置信网络的时间序列预测方法及其应用研究

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基于深度置信网络的时间序列预测方法及其应用研究

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基于深度置信网络的时间序列预测方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-25页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第10-11页
1.2 时间序列预测的研究现状及分析	第11-15页
1.2.1 时间序列预测概述	第11-12页
1.2.2 时间序列预测的步骤	第12-13页
1.2.3 时间序列预测的国内外研究现状	第13-15页
1.2.4 传统时间序列预测存在问题及分析	第15页
1.3 基于深度置信网络的时间序列预测研究现状及分析	第15-22页
1.3.1 深度置信网络发展概述	第16-19页
1.3.2 基于DBN的时间序列预测研究现状	第19-22页
1.3.3 基于DBN的时间序列预测存在问题及分析	第22页
1.4 本文研究内容与结构	第22-25页
第2章基于DBN的时间序列预测方法研究	第25-61页
2.1 DBN基本原理	第25-33页
2.1.1 限制玻尔兹曼机	第25-29页
2.1.2 DBN结构	第29-31页
2.1.3 DBN训练过程	第31-33页
2.2 基于DBN的时间序列预测模型	第33-37页
2.2.1 DBN预测框架及流程	第33-35页
2.2.2 标准数据集及算法评价指标	第35-37页
2.3 面向时间序列预测的DBN网络参数效能研究	第37-53页
2.3.1 输入节点数	第37-44页
2.3.2 网络层数	第44-48页
2.3.3 隐层节点数	第48-49页
2.3.4 基于PSO算法的网络参数优化	第49-53页
2.4 DBN与传统时间序列预测方法性能对比	第53-60页
2.4.1 单步预测性能对比	第53-58页
2.4.2 多步预测性能对比	第58-60页
2.5 本章小结	第60-61页
第3章基于DBN的轴承健康状态预测研究	第61-80页
3.1 轴承健康状态预测简介	第61-68页
3.1.1 轴承健康状态预测背景及现状	第61-62页
3.1.2 基于DBN的轴承健康状态预测流程	第62-64页
3.1.3 PHM2012数据及评价体系介绍	第64-67页
3.1.4 数据预处理及结果	第67-68页
3.2 基于DBN的轴承健康状态单步预测	第68-71页
3.2.1 实验参数设置及研究过程	第69-70页
3.2.2 单步预测结果及对比分析	第70-71页
3.3 基于DBN的轴承健康状态多步预测	第71-74页
3.3.1 多步预测研究思路与参数设置	第72页
3.3.2 实验结果及对比分析	第72-74页
3.4 基于DBN的轴承剩余寿命预测	第74-79页
3.4.1 实验设置及结果	第75-77页
3.4.2 实验对比及分析	第77-79页
3.5 本章小结	第79-80页
第4章基于融合算法的锂离子电池剩余寿命预测研究	第80-103页
4.1 DBN与RVM融合预测算法	第80-89页
4.1.1 传统预测算法选择	第80-85页
4.1.2 融合算法及其训练流程研究	第85-87页
4.1.3 融合算法验证及分析	第87-89页
4.2 基于融合算法的电池剩余寿命预测	第89-98页
4.2.1 电池剩余寿命预测简介	第89-90页
4.2.2 电池容量退化数据及评价指标	第90-91页
4.2.3 实验设置及结果	第91-95页
4.2.4 实验对比及分析	第95-98页
4.3 基于融合算法的预测结果不确定度表达	第98-102页
4.3.1 融合算法的不确定度表达	第98-100页
4.3.2 电池剩余寿命的不确定度结果	第100-102页
4.4 本章小结	第102-103页
结论	第103-105页
参考文献	第105-117页
攻读学位期间发表的学术论文	第117-119页
致谢	第119页

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