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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--改进型前向神经网络的时间序列预测及其性能比较
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改进型前向神经网络的时间序列预测及其性能比较
 
     论文目录
 
第一章 绪论第1-11页
第二章 时间序列预测第11-19页
 2.1 时间序列的基本概念第11页
 2.2 时间序列模型第11-15页
  2.2.1 确定型时间序列模型第12-14页
  2.2.2 随机型时间序列模型第14-15页
 2.3 基于神经网络的时间序列预测方法第15-19页
  2.3.1 神经网络预测时间序列第16-17页
  2.3.2 几个具体预测时间序列的网络第17-19页
第三章 ICBP网络模型第19-24页
 3.1 ICBP网络模型及其学习算法第20-22页
 3.2 ICBP与RBF、BAYES判决器及VQ(矢量量化网络)的等价性第22-24页
  3.2.1 ICBP与RBF的等价性第22页
  3.2.2 ICBP与Bayes判决器的等价性第22-23页
  3.2.3 ICBP与矢量量化网络(VQ)的等价性第23-24页
第四章 DLS-ICBP网络第24-33页
 4.1 打折最小平方ICBP网络(DLS-ICBP)第24-26页
 4.2 模拟实验第26-33页
  4.2.1 非平稳方差时间序列预测实验第26-28页
  4.2.2 混沌时间序列预测实验第28-29页
  4.2.3 某城市自来水月用水量时间序列的预测实验第29-33页
第五章 DLS-RBF网络第33-40页
 5.1 RBF网络及其学习算法第33-35页
  5.1.1 RBF网络的结构第33-34页
  5.1.2 RBF网络的学习算法第34-35页
 5.2 打折最小平方RBF(DLS-RBF)网络及其学习算法第35-36页
 5.3 模拟实验第36-40页
  5.3.1 混沌时间序列预测实验第36页
  5.3.2 非平稳方差时间序列预测实验第36-37页
  5.3.3 某城市自来水月用水量时间序列的预测实验第37-40页
第六章 链状DLS-ICBP网络第40-46页
 6.1 链结构神经网络第40-42页
  6.1.1 传统的链结构神经网络第40-41页
  6.1.2 新型的链结构神经网络第41-42页
 6.2 模拟实验第42-46页
  6.2.1 多步非平稳方差时间序列预测实验第42页
  6.2.2 在多步城市用水量预测中的应用第42-46页
第七章 LOG-ICBP第46-51页
 7.1 影响函数第46-48页
  7.1.1 最小均方定义第47页
  7.1.2 最小平均对数平方定义第47页
  7.1.3 LMS和LMLS的比较第47-48页
 7.2 LOG-ICBP第48-49页
 7.3 实验第49-51页
  7.3.1 实验方法第49页
  7.3.2 实验结果第49-51页
第八章 结论与展望第51-53页
 8.1 结论第51页
 8.2 展望第51-53页
致谢第53-54页
在学期间投发的论文第54页
在学期间参与的科研项目第54-55页
主要参考文献第55-56页

 
 
论文编号BS909349,这篇论文共56
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