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基于小波方法的紧急事件预测
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基于小波方法的紧急事件预测
论文目录
 
第一章 绪论第1-11 页
　　1．1 选题背景第7-8 页
　　　　1．1．1 社会背景第7 页
　　　　1．1．2 技术背景第7-8 页
　　1．2 应急指挥系统发展现状第8-9 页
　　　　1．2．1 应急指挥系统国外发展情况第8 页
　　　　1．2．2 应急指挥系统国内发展情况第8-9 页
　　1．3 论文主要工作第9 页
　　1．4 论文结构第9-11 页
第二章 前期工作第11-19 页
　　2．1 传统时间序列的分解及模型第11-12 页
　　　　2．1．1 时间序列分解概述第11-12 页
　　　　2．1．2 分解模型第12 页
　　2．2 Box-Jenkins时间序列分析方法第12-13 页
　　　　2．2．1 Box-Jenkins时间序列预测方法第13 页
　　2．3 紧急求助事件时间序列特征的辨别第13-15 页
　　2．4 确定模型参数第15-17 页
　　2．5 前期工作的结论和结果第17 页
　　2．6 缺陷第17-19 页
第三章 小波与AR模型相结合第19-33 页
　　3．1 小波理论第19-25 页
　　　　3．1．1 傅立叶变换及其局限性第19-20 页
　　　　3．1．2 小波分析第20-25 页
　　3．2 高阶AR模型第25-26 页
　　3．3 Wavelet-AR模型第26-30 页
　　　　3．3．1 Wavelet-AR原理第26-27 页
　　　　3．3．2 Wavelet-AR复合预测过程第27-30 页
　　3．4 常用小波函数第30-33 页
　　　　3．4．1 Haar函数第30-31 页
　　　　3．4．2 Daubechies函数第31 页
　　　　3．4．3 Biorthogonal函数第31-33 页
第四章 仿真实验与紧急求助事件序列建模第33-46 页
　　4．1 紧急求助事件序列的小波分解和重构第33-37 页
　　4．2 子时间序列的特征分析第37-41 页
　　　　4．2．1 近似分量特征第37 页
　　　　4．2．2 细节分量特征第37-41 页
　　4．3 子时间序列AR模型的建立第41-42 页
　　4．4 序列重构第42-43 页
　　4．5 误差分析与模型优化第43-46 页
　　　　4．5．1 Wavelet-AR和AR模型预测误差比较第43-44 页
　　　　4．5．2 模型优化第44-46 页
第五章 Wavelet-AR模型在应急指挥信息系统中的应用第46-51 页
　　5．1 需求分析第46-47 页
　　5．2 结构与功能第47-48 页
　　5．3 辅助决策流程第48-49 页
　　5．4 研究意义第49-51 页
第六章 结论与展望第51-52 页
参考文献第52-54 页
发表论文和科研情况说明第54-55 页
致谢第55 页

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