具有长短周期的非线性动力系统混合模型的建立及其应用
PREDICTION OF FAST AND SLOW DYNAMICS BASED ON THE DIPLOID MODEL WITH NEURAL NETWORKS AND ITS APPLICATIONS
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 本课题研究的目的及意义
1.3 国内外相关技术发展现状
1.4本文主要研究内容
第2章 人工神经网络与最小描述长度理论
2.1 引言
2.2 BP神经网络
2.3最小描述长度原理
2.4 数据替代技术
2.5 本章小结
第3章 最小描述长度原理的非线性建模
3.1 引言
3.2 最小描述长度原理确定最优模型大小
3.3数据替代方法检验最小描述长度方法预测误差
3.4本章小结
第4章 混合模型对具有长短周期的非线性动力系统的预测及其应用
4.1 引言
4.2混合模型简介
4.3计算数据“Lorenz + Ikeda”
4.4 实验数据
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书
致谢