基于支持向量机的非线性时间序列预测方法研究



基于支持向量机的非线性时间序列预测方法研究

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基于支持向量机的非线性时间序列预测方法研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-8 页
第一章绪论	第8-13 页
· 课题的背景及意义	第8 页
· 非线性时间序列预测技术研究现状	第8-12 页
· 非线性时间序列降噪的研究	第8-9 页
· 非线性时间序列的预测方法	第9-11 页
· 基于支持向量机的非线性时间序列预测	第11-12 页
· 论文的研究内容及安排	第12-13 页
第二章非线性时间序列噪声处理技术	第13-20 页
· 引言	第13 页
· 噪声学基础	第13-15 页
· 测量噪声和动力学噪声	第13-14 页
· 噪声水平和信噪比	第14 页
· 去噪效果的评判标准	第14-15 页
· 局部投影降噪算法	第15-16 页
· 局部投影降噪方法	第15-16 页
· 局部投影算法存在的不足	第16 页
· 基于邻域自适应搜索的局部投影算法	第16-18 页
· 邻域的自适应选取	第16-17 页
· 自适应局部投影降噪算法的步骤	第17 页
· 实验分析与比较	第17-18 页
· 本章小结	第18-20 页
第三章基于EMD 和LS-SVM 的非线性非平稳时间序列预测	第20-33 页
· 引言	第20 页
· 支持向量机原理	第20-26 页
· 统计学习理论和支持向量机	第20-21 页
· 支持向量机回归模型	第21-25 页
· 最小二乘支持向量机	第25-26 页
· 经验模态分解(EMD)方法	第26-28 页
· 非平稳信号	第26-27 页
· EMD 分解方法及其分解步骤	第27-28 页
· 基于EMD 和LS-SVM 的非线性非平稳时间序列预测	第28-32 页
· 时间序列的预测建模	第28-29 页
· 非线性非平稳时间序列预测模型	第29 页
· 应用与仿真	第29-32 页
· 本章小结	第32-33 页
第四章基于混合PSO 的相空间重构和SVM 回归参数联合优化	第33-44 页
· 引言	第33 页
· 相空间重构的参数选取	第33-36 页
· 嵌入维数m 的选取	第33-34 页
· 时间延迟τ的选取	第34-36 页
· 支持向量回归机的参数选择	第36-37 页
· 支持向量机预测模型参数的分析	第37-39 页
· 粒子群优化算法	第39-40 页
· 粒子群算法的基本原理	第39-40 页
· 粒子群算法的参数设置	第40 页
· 粒子群算法的特点	第40 页
· 基于混合粒子群算法的联合优化	第40-43 页
· 联合优化算法的具体步骤	第41 页
· 仿真实验与结果	第41-43 页
· 本章小结	第43-44 页
第五章总结与展望	第44-46 页
· 本文的工作总结	第44-45 页
· 今后工作展望	第45-46 页
致谢	第46-47 页
参考文献	第47-51 页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第51 页

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