基于小波分析的氧化铝配料过程非平稳时间序列预测

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基于小波分析的氧化铝配料过程非平稳时间序列预测

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基于小波分析的氧化铝配料过程非平稳时间序列预测

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
· 研究背景及意义	第9-11页
· 时间序列预测的研究现状	第11-13页
· 小波分析方法的应用现状	第13-14页
· 本文的研究内容和结构安排	第14-16页
第二章生料浆配料过程中的时间序列参数	第16-24页
· 配料过程工艺简介	第16-21页
· 时间序列参数及其特点	第21-22页
· 时间序列参数预测思想的提出	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第三章时间序列参数的平稳性检测	第24-30页
· 时间序列分析和平稳性	第24-25页
· 时间序列分析	第24-25页
· 时间序列的平稳性	第25页
· 时间序列平稳性判断分析及检测方法	第25-27页
· 配料过程时间序列参数的非平稳性检测	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第四章小波分析理论及小波函数的选取	第30-40页
· 小波分析理论	第30-32页
· 小波变换	第32-34页
· 连续小波变换	第32-33页
· 离散小波变换	第33-34页
· 小波变换的特点	第34页
· 多分辨分析	第34-37页
· 多分辨概述	第35-36页
· 小波分解与重构	第36-37页
· 小波函数选取的一般原则	第37页
· 非平稳时间序列预测的小波函数选取	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
第五章非平稳时间序列混合预测模型及参数优化	第40-54页
· 混合预测模型结构	第40-41页
· ARMA模型	第41-44页
· ARMA模型理论概述	第41-42页
· ARMA模型与参数优化	第42-43页
· 高频序列的ARMA模型	第43-44页
· BP神经网络	第44-49页
· BP神经网络理论概述	第44-48页
· 高频序列的BP神经网络模型	第48-49页
· HOLT-WINTER非季节模型	第49-50页
· 结果验证与仿真比较	第50-53页
· 本章小结	第53-54页
第六章结论与展望	第54-56页
· 结论	第54-55页
· 展望	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读学位期间的主要研究成果	第60-61页
致谢	第61页

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