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论文说明:插图索引、附表索引
声明
第1章绪论
1.1引言
1.2研究背景
1.3研究现状
1.4研究意义
1.5研究内容
1.6本文构思
第2章非平稳时间序列分析
2.1时间序列概述
2.1.1基本数学知识
2.1.2时间序列预测
2.2平稳时间序列分析方法
2.2.1平稳时间序列
2.2.2平稳时间序列模型
2.2.3平稳时间序列模型的特性
2.2.4平稳时间序列模型建立
2.3非平稳时间序列分析方法
2.3.1非平稳时间序列
2.3.2非平稳时间序列检验
2.3.3常用的平稳化的方法
2.3.4齐次非平稳序列模型
2.3.5非平稳时间序列的组合模型
2.4结论
第3章基于小波变换的非平稳时间序列分析方法研究
3.1小波概论
3.1.1小波的发展及应用
3.1.2小波的定义
3.2小波变换
3.2.1小波及小波变换原理
3.2.2多尺度分析
3.3 Mallat算法的非平稳时间序列分析
3.3.1二进正交小波变换Mallat算法原理
3.3.2 Mallat算法非平稳时间序列分解与重构
3.4结论
第4章基于LSSVM的非平稳时间序列预测方法研究
4.1机器学习概论
4.1.1机器学习
4.1.2经验风险最小化原理及其局限性
4.2统计学习理论
4.2.1概论
4.2.2 VC维
4.2.3推广性的界
4.2.4结构风险最小化
4.3支持向量机
4.3.1支持向量机的发展及应用
4.3.2支持向量机的基本原理
4.3.3支持向量机的核函数
4.4最小二乘支持向量机
4.4.1支持向量机的改进
4.4.2最小二乘支持向量机基本原理
4.5基于LSSVM的非平稳时间序列预测方法
4.5.1建立训练样本集
4.5.2核函数的选取及参数的确定
4.5.3预测性能指标
4.5.4基于LSSVM预测仿真试验
4.6结论
第5章基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测方法研究
5.1方法概论
5.2基于Mallat算法的AR-LSSVM预测方法
5.2.1方案构思
5.2.2算法原理
5.3基于小波变换和AR-LSSVM的上证指数时间序列预测
5.4基于小波变换和AR-LSSVM的晶化电特性时间序列预测
5.5结论
结论与展望
参考文献
致谢
附录
