基于结构参数优化的B样条网络时间序列预测模型及工业应用

时间序列论文 B样条网络论文结构优化论文预测模型论文

论文详情

摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-6页
第一章绪论	第9-18页
1.1 课题研究的背景与意义	第9-11页
1.2 时间序列预测方法的研究现状	第11-14页
1.3 B样条网络的发展与研究现状	第14-16页
1.4 本文研究的主要内容和结构安排	第16-18页
第二章 B样条函数	第18-31页
2.1 B样条函数概述	第18页
2.2 B样条函数的定义	第18-25页
2.2.1 Clark定义的B样条函数	第19-20页
2.2.2 用截尾幂函数的差商定义的B样条函数	第20-23页
2.2.3 递推法定义的B样条函数	第23-25页
2.3 B样条函数的性质	第25-28页
2.3.1 B样条函数的局部支柱性质	第26页
2.3.2 B样条函数的归一性	第26-27页
2.3.3 B样条函数在节点处的连续性	第27页
2.3.4 高阶与低阶B样条函数的关系	第27-28页
2.4 B样条函数的分类	第28-29页
2.5 一维与多维B样条函数	第29-30页
2.6 本章小结	第30-31页
第三章时间序列B样条网络	第31-37页
3.1 时间序列	第31页
3.2 模糊联想记忆神经网络	第31-33页
3.3 B样条网络	第33-36页
3.3.1 B样条网络结构	第33-34页
3.3.2 B样条网络的运行机理	第34-35页
3.3.3 B样条网络结构的权值参数分析	第35页
3.3.4 B样条网络结构的节点位置分析	第35-36页
3.4 时间序列B样条优化网络预测思想的提出	第36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章结构参数优化B样条网络时间序列预测模型	第37-51页
4.1 B样条优化网络预测模型	第37-38页
4.1.1 构造参数优化B样条网络预测模型	第37-38页
4.1.2 B样条网络预测模型的误差性能函数	第38页
4.2 参数递进搜索优化B样条网络	第38-42页
4.2.1 B样条网络预测模型的节点选取	第38-39页
4.2.2 参数递进搜索算法优化网络过程	第39-40页
4.2.3 仿真与分析	第40-42页
4.3 粒子群优化B样条网络	第42-50页
4.3.1 HSS技术	第42-44页
4.3.2 粒子群算法原理	第44-45页
4.3.3 标准粒子群算法	第45页
4.3.4 改进的粒子群优化算法	第45-46页
4.3.5 粒子群算法优化网络过程	第46-48页
4.3.6 仿真与分析	第48-50页
4.4 本章小结	第50-51页
第五章结构参数优化B样条网络预测模型的工业应用	第51-59页
5.1 氧化铝配料过程中的时间序列参数	第51-53页
5.1.1 配料过程工艺简介	第51-53页
5.1.2 配料过程时间序列参数分析	第53页
5.2 时间序列样本的获取与预处理	第53-54页
5.3 工业仿真实验	第54-58页
5.3.1 参数递进搜索优化B样条网络仿真	第54-56页
5.3.2 粒子群优化B样条网络仿真	第56-58页
5.3.3 工业应用效果与分析	第58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 总结	第59-60页
6.2 展望	第60-61页
参考文献	第61-65页
攻读学位期间主要研究成果	第65-66页
致谢	第66页

论文购买

论文编号ABS4546273，这篇论文共66页

会员购买按0.30元/页下载，共需支付19.8。

会员购买

不是会员，注册会员！
会员更优惠充值送钱！

直接购买按0.5元/页下载，共需要支付33。

直接购买

只需这篇论文，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！