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基于随机映射神经网络的非线性时间序列建模预测研究

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基于随机映射神经网络的非线性时间序列建模预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
1 绪论第12-35页
  1.1 研究背景与研究意义第12-15页
  1.2 课题来源第15页
  1.3 国内外研究现状第15-32页
  1.4 论文研究内容概要和结构安排第32-35页
2 修正的正则化极端学习机预测方法第35-53页
  2.1 引言第35-36页
  2.2 状态空间重建第36-37页
  2.3 正则化的极端学习机第37-41页
  2.4 修正的正则化极端学习机预测模型第41-44页
  2.5 仿真实例第44-51页
  2.6 本章小结第51-53页
3 鲁棒变分回声状态网络预测方法第53-72页
  3.1 引言第53-54页
  3.2 不同概率分布鲁棒性分析第54-55页
  3.3 贝叶斯回归回声状态网络预测模型第55-58页
  3.4 鲁棒变分回声状态网络预测模型第58-63页
  3.5 仿真实例第63-71页
  3.6 本章小结第71-72页
4 组合随机映射神经网络预测方法第72-89页
  4.1 引言第72-73页
  4.2 多核极端学习机第73-75页
  4.3 基于ADABOOST.RT的多核极端学习机预测模型第75-76页
  4.4 算法评估第76-77页
  4.5 双稀疏相关向量机模型第77-79页
  4.6 多稀疏回声状态网络预测模型第79-82页
  4.7 仿真实例第82-88页
  4.8 本章小结第88-89页
5 随机映射神经网络在数控机床进给系统时间序列预测中的应用第89-111页
  5.1 引言第89页
  5.2 数控机床进给系统运动数据采集第89-91页
  5.3 进给系统时间序列第91-97页
  5.4 修正的正则化极端学习机预测进给系统时间序列第97-101页
  5.5 鲁棒回声状态网络预测进给系统时间序列第101-105页
  5.6 组合随机映射神经网络预测进给系统时间序列第105-109页
  5.7 不同模型预测进给系统时间序列分析第109页
  5.8 本章小结第109-111页
6 总结与展望第111-116页
  6.1 全文总结第111-113页
  6.2 创新点第113-114页
  6.3 展望第114-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-132页
附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文目录第132-133页
附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目第133页

本篇论文共133页,点击这进入下载页面
 
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