文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容和章节安排
第二章 时间序列状态分析
2.1 返回映射法在时间序列状态分析中的应用
2.2 本章小结
第三章 混沌理论及其预测理论
3.1 混沌现象和混沌学
3.2 混沌的定义
3.3 混沌的基本特性和李雅普诺夫指数
3.4 逻辑斯蒂映射
3.5 基于柯熵的复杂机械系统状态最大可预测时间研究
3.6 混沌预测的理论基础
3.7 基于李雅普诺夫指数的气温时间序列预测实验
3.8 本章小结
第四章 BP神经网络在气温预测中的应用研究
4.1 BP神经网络
4.2 神经元模型
4.3 BP神经网络设计步骤
4.4 BP网络学习过程
4.5 BP算法的缺点及改进
4.6 基于BP网络对气温时间序列的可预测性研究实验
4.7 本章小结
第五章 混沌优化BP网络算法的气温预测研究分析
5.1 混沌优化BP网络的研究
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
第六章 三种预测方法的对比研究分析
6.1 三种预测方法的对比分析
6.2 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
作者简介