基于状态空间模型的混沌时间序列预测控制研究

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基于状态空间模型的混沌时间序列预测控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-11页
  1.1 课题研究背景及意义第8页
  1.2 混沌时间序列预测的国内外研究综述第8-9页
  1.3 基于状态空间模型的混沌时间序列分析研究综述第9-10页
  1.4 本文的工作及章节安排第10-11页
第二章 基于状态空间的混沌时间序列模型第11-24页
  2.1 时间序列的混沌特性判断第11-12页
  2.2 基于状态空间的时间序列预测第12-19页
    2.2.1 状态空间模型第12-15页
    2.2.2 滚动优化第15-17页
    2.2.3 常见模型转换状态空间模型第17-19页
  2.3 基于状态空间的混沌时间序列预测第19-23页
    2.3.1 基于Volterra的混沌时间序列预测模型第19-20页
    2.3.2 Volterra控制模型转换状态空间模型第20-21页
    2.3.3 预测控制算法第21-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第三章 跟踪器的控制器设计第24-30页
  3.1 基于黎卡提矩阵的控制器第24-26页
  3.2 基于最小方差的控制器第26-27页
    3.2.1 输出预测第26页
    3.2.2 最小方差控制第26-27页
  3.3 基于状态空间的混沌时间序列预测模型第27页
  3.4 仿真实验与分析第27-29页
  3.5 本章小结第29-30页
第四章 混沌时间序列状态空间模型的参数估计第30-42页
  4.1 基于GPC模型的参数估计第30-33页
    4.1.1 GPC模型第30-32页
    4.1.2 GPC模型参数求解第32-33页
  4.2 基于EM算法混沌时间序列状态空间模型参数估计第33-39页
    4.2.1 极大似然法概述第33页
    4.2.2 状态空间模型参数的极大似然估计第33-34页
    4.2.3 EM算法第34-39页
  4.3 仿真及实验分析第39-41页
  4.4 本章小结第41-42页
第五章 混沌时间序列状态空间模型的状态估计第42-49页
  5.1 Kalman滤波估计第42-43页
  5.2 粒子滤波估计第43-45页
    5.2.1 标准粒子滤波第43-45页
    5.2.2 退化和“样贫”第45页
  5.3 卡尔曼优化粒子滤波状态估计第45-48页
    5.3.1 EKPF算法第46-47页
    5.3.2 改进EKPF算法第47页
    5.3.3 仿真实验与分析第47-48页
  5.4 本章小结第48-49页
第六章 总结与展望第49-51页
  6.1 总结第49页
  6.2 展望第49-51页
参考文献第51-56页
发表论文和科研情况说明第56-57页
致谢第57页

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