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非经典数学方法在非线性时间序列预测中的应用研究
中文名称: 非经典数学方法在非线性时间序列预测中的应用研究
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论文编号: 3411920收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Non-classical Mathematics Applied to Nonlinear Time Series Forecasting
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 应用数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 非线性时间序列分析 神经网络 支持向量机 遗传算法 航空发动机 故障诊断
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论文摘要: 进行非线性时间序列分析能够更好地揭示事物的非线性本质和规律,对于精确预测事物的发展趋势(略),本文将以神经网络为代表的现代非经典数学方法运用于非线性时间序列预测,并以航空发动机的故障诊断为应用对象进行了详细研究. 本文首先对重构相空间理论进行了研究;其次,将神经网络引入非线性时间序列(略)神经网络预测模型,研究了影响神经网络预测精度的因素,利用遗传算法构造了结构自适应神经网络预测模型,并用国际标准数据和模拟数据进行了详细验证;然后,针对神经网络模型泛化能力差和训练不确定的缺陷,本文引入了基于统计学习理论的机器学习方法——支持向量机,构造了支持向量机预测模(略)现了支持向量机的SMO(Sequent(略)nimal Optimization)快速算法,同时分析了支持向量机的模型参数选取问题,运用遗传算法实现了SVM预测模型参数的优化;最后用国际标准数据和模拟仿真数据验证了预测模型的正确性. 航空发动机是一个典型的复杂非线性系统,综合反映其工作状态的关键参数产生的时间序列是典型的非线性时间序列,对发动机的状态参数变化趋势进行预测,判(略)系统的工作状态对于有效实施航空...
Non-linear time series analysis can explore non-linear essence and rule(omitted) it has important significant to for(omitted)he trend of object, in this issue, Artifical Neural Network (ANN) representing non-classical mathematics will apply to non-linear tim(omitted)orecasting, fault diagnosis of aeroengine is studied detailedly, and it apply the paper (omitted) this field. Firstly, the phase reconst(omitted)eory is studied in this paper; secondly, ANN is introduced into non-linear time series fore...
目录:
第1章 绪论第11-19页
  ·线性与非线性时间序列基本概念第11-14页
    ·线性时间序列模型第11-13页
    ·非线性时间序列模型第13-14页
  ·混沌时间序列及其预测方法第14-17页
    ·全域法第15-16页
    ·局域法第16页
    ·最大Lyapunov 指数的预测法第16-17页
  ·时间序列分析用于航空发动机趋势预测的研究现状第17页
  ·本文研究内容第17-19页
第2章 时间序列重构相空间理论第19-28页
  ·重构相空间及TAKENS 定理第19-20页
  ·时间延迟与嵌入维数的选取第20-23页
    ·自相关法和复相关法第20-21页
    ·互信息法第21-22页
    ·C-C 方法第22-23页
    ·嵌入维数的估计第23页
  ·非线性系统的最大预测时间第23-28页
    ·基于混沌的复杂系统预测的可行性研究第23-25页
    ·李雅普诺夫指数第25-27页
    ·基于混沌的复杂系统的最大可预测时间第27-28页
第3章 非线性时间序列的神经网络预测方法第28-43页
  ·神经网络非线性时间序列预测原理第28-30页
  ·神经网络预测模型的影响参数分析第30-35页
    ·神经网络预测精度评价函数第31页
    ·输入层节点数和隐层节点数对网络预测精度的影响第31-34页
    ·网络训练的MSE 目标值对其预测精度的影响第34-35页
  ·结构自适应神经网络预测模型第35-38页
    ·遗传算法第35-36页
    ·结构自适应BP 神经模型第36-38页
  ·算例第38-43页
    ·国际标准数据第38-40页
    ·模拟数据第40-42页
    ·小结第42-43页
第4章 非线性时间序列的支持向量机预测模型第43-64页
  ·神经网络预测方法的缺陷第43-44页
  ·支持向量机原理第44-52页
    ·统计学习理论第44-45页
    ·最优分类面第45-47页
    ·广义最优分类面第47-48页
    ·支持向量机第48-50页
    ·支持向量机回归模型第50-51页
    ·支持向量机时间序列预测模型第51-52页
  ·支持向量机快速算法第52-59页
    ·SMO 算法实现第56页
    ·回归SMO 改进算法实现第56-59页
  ·基于遗传算法的SVM 预测模型参数优化第59-61页
  ·算例第61-64页
    ·国际标准数据第61-62页
    ·模拟数据第62-63页
    ·小结第63-64页
第5章 非线性时间序列分析在航空趋势预测中的应用第64-79页
  ·航空发动机性能参数的预测第64-72页
  ·航空发动机光谱油样数据预测第72-76页
  ·航空发动机转子碰磨数据第76-79页
第6章 结论与展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
在学期间研究成果第85页
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