声明
摘要
第1章绪论
1.1前言
1.2非线性时间序列分析的研究发展现状
1.2.1非线性时间序列分析的研究发展现状
1.2.2非线性时间序列分析的基本问题和研究方面
1.3选题意义
1.4本论文的研究工作和内容安排
第2章相空间重构与嵌入理论
2.1相空间重构
2.1.1动力系统理论
2.1.2相空间重构和嵌入定理
2.1.3相空间重构参数的选取问题
2.2主分量分析方法
2.2.1主分量分析的原理和算法
2.2.2主分量分析方法使用过程的限制
2.3关联维数方法
2.3.1测度与分形维数
2.3.2关联维数GP算法
2.3.3饱和关联维数法
2.3.4关联维数使用过程中的限制因素
2.4伪邻近点方法
2.5本章小结
第3章基于高阶统计量与预测效果的嵌入维数的选取方法
3.1概述
3.2基于高阶统计量的嵌入维数的选取方法
3.2.1高阶统计量
3.2.2用四阶累积量估计最小嵌入维数的新方法
3.2.3仿真实验与分析
3.3基于预测效果的嵌入维数的选取方法
3.3.1基于预测效果的嵌入维数的选取方法
3.3.2仿真结果及分析
3.4本章小结
第4章非线性时间序列的建模与预测
4.1概述
4.2动力系统中的逆问题
4.3非线性时间序列建模方法分类及评述
4.4全局预测方法
4.4.1神经网络模型
4.4.2支持向量机模型
4.5局域预测方法
4.5.1局域平均预测方法
4.5.2局域线性预测方法
4.6自适应预测方法
4.6.1自适应预测模型
4.6.2非线性归一化LMS自适应滤波算法
4.6.3局域自适应预测方法
4.7本章小结
第5章改进的局域预测方法
5.1概述
5.2改进的局域线性预测方法
5.2.1改进的局域线性预测方法
5.2.2仿真结果及分析
5.3新的局域线性预测模型
5.3.1新的局域线性预测模型
5.3.2仿真结果及分析
5.4局域线性预测模型的最优参数分析
5.4.1局域线性预测模型的最优参数
5.4.2仿真结果及分析
5.5本章小结
第6章局域预测法邻近点的选取与激光数据的预测
6.1局域预测与邻近点
6.1.1局域支持向量机预测方法
6.1.2多步预测的两种实现方法
6.1.3局域预测邻近点的选取方法
6.2信息准则
6.3基于信息准则的局域预测法邻近点的选取方法
6.4非线性时间序列局域预测邻近点选取的算例与讨论
6.4.1非线性时间序列局域预测邻近点的选取
6.4.2非线性时间序列局域预测结果
6.5激光数据的局域预测
6.5.1激光数据局域预测邻近点的选取
6.5.2激光数据的局域预测结果
6.6本章小结
第7章非线性检测与生物医学信号的非线性分析
7.1概述
7.2Lyapunov指数
7.2.1非线性动力系统的Lyapunov指数
7.2.2根据时间序列计算Lyapunov指数的原理和算法
7.3替代数据
7.4预测效果方法
7.5粗粒化方法与条件熵
7.6生物医学信号的非线性分析
7.7本章小结
第8章网路流量的非线性预测
8.1概述
8.2网络流量数据及预处理
8.3网络流量的相空间重构
8.4网络流量局域预测邻近点的选取
8.5网络流量的局域预测结果
8.6本章小结
第9章总结和结论
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的论文
发表论文一
发表论文二