基于组合模型的非线性时间序列建模及应用研究



基于组合模型的非线性时间序列建模及应用研究

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基于组合模型的非线性时间序列建模及应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-16页
第一章绪论	第16-22页
1.1 研究背景及意义	第16-17页
1.2 国内外研究现状	第17-19页
1.2.1 国外研究现状	第17-18页
1.2.2 国内研究现状	第18-19页
1.3 研究内容及章节安排	第19-22页
第二章非线性时间序列研究基础及交通流仿真	第22-34页
2.1 经验模态分解方法	第22-23页
2.2 重标极差分析法	第23-25页
2.3 交通流特征参数及特性分析	第25-27页
2.3.1 交通流特征参数	第25-26页
2.3.2 交通流特性分析	第26-27页
2.4 交通路网仿真及实现	第27-32页
2.4.1 交通路网仿真场景建模	第27-29页
2.4.2 仿真实验设置	第29-31页
2.4.3 交通流序列提取	第31-32页
2.5 本章小结	第32-34页
第三章基于HURST-EMD的非线性时间序列预测	第34-58页
3.1 非线性时间序列预测研究	第34-39页
3.1.1 最小二乘支持向量回归算法	第34-35页
3.1.2 差分自回归移动平均模型	第35-36页
3.1.3 基于赫斯特指数的本征模态函数重构	第36-39页
3.2 公共数据集实验	第39-47页
3.2.1 上证指数数据集	第40-45页
3.2.2 其他公共数据集	第45-47页
3.3 交通流数据集实验	第47-55页
3.3.1 仿真交通流数据实验	第47-51页
3.3.2 真实交通流数据集实验	第51-55页
3.4 实验结果分析	第55-56页
3.4.1 公共数据集分解后各分量赫斯特指数比较	第55-56页
3.4.2 三种预测模型比较	第56页
3.5 本章小结	第56-58页
第四章基于垂直序列的非线性时间序列多步预测	第58-68页
4.1 多步预测方法研究	第58-60页
4.1.1 迭代方法	第58-59页
4.1.2 直接方法	第59-60页
4.2 具有周期性时间序列多步预测研究	第60-62页
4.2.1 基于支持向量回归的多步预测	第60页
4.2.2 基于历史垂直序列的预测	第60-62页
4.3 公共数据集实验	第62-64页
4.3.1 全球大气压强数据集	第62页
4.3.2 实验结果	第62-64页
4.4 交通流数据集实验	第64-66页
4.5 本章小结	第66-68页
第五章基于多值趋势向量的时间序列相似性度量	第68-78页
5.1 相似性度量研究	第68-70页
5.2 时间序列的分段近似表示	第70-71页
5.3 基于趋势向量的时间序列相似性度量	第71-73页
5.3.1 二值趋势向量度量	第71-72页
5.3.2 多值趋势向量度量及算法描述	第72-73页
5.4 公共数据集实验	第73-75页
5.4.1 全球大气压强数据集	第73-74页
5.4.2 实验结果及分析	第74-75页
5.5 交通流数据集实验	第75-76页
5.6 本章小结	第76-78页
第六章总结与展望	第78-80页
6.1 论文总结	第78页
6.2 研究展望	第78-80页
参考文献	第80-84页
致谢	第84-86页
作者简介	第86-87页

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