基于Napofics多维泰勒网的非线性时间序列建模及预测研究的开题报告.docx

基于Napofics多维泰勒网的非线性时间序列建模及预测研究的开题报告
开题报告
一、研究背景及意义
时间序列预测是数据科学领域中重要的问题之一，它们用于许多不同的应用，如金融预测、交通流量预测、商品销售预测等。在进行时间序列预测时，一般需要根据过去的数据来预测未来的趋势，结合现有的预测模型进行分析。由于时间序列是时域信号，因此其预测往往伴随着非线性问题，而在实际应用中，这些问题往往导致预测模型无法准确地描述时间序列中的复杂性。
针对这些问题，在这里我们提出了一种基于多维泰勒网（MultivariateTaylorNet,MTNet）的非线性时间序列建模及预测方法，该方法被称为Napofics。与现有的时间序列预测方法相比，Napofics能够提高准确性，并且具有很好的实用性。因此，研究Napofics在非线性时间序列预测和建模中的应用具有重要意义。
二、研究目的
本项目研究的主要目的是将Napofics应用于非线性时间序列预测和建模，以提高预测结果的准确性。具体目标如下：
1.建立基于MTNet的Napofics模型，探究MTNet的应用价值；
2.利用MTNet模型分析所选定的非线性时间序列数据的特征并确定其适用性，验证方法的实用性；
3.探究MTNet模型的预测精度，并分析其在实际应用中的优势。
三、研究内容
1.研究MTNet及其多项式扩展的原理和优化算法，包括特征提取、模型训练等；
2.选择具有代表性和实用性的非线性时间序列数据作为试验对象，对MTNet模型进行建模和预测，比较模型的精度；
3.建立基于Napofics的时间序列预测模型，将其应用于真实数据并进行分析，同时将结果与其他经典方法进行对比。
四、研究方法
1.分析和研究MTNet的原理及其在多维泰勒网中的扩展方法，并根据实际数据建立MTNet模型；
2.收集自然环境、经济金融等领域的多项非线性时间序列数据，将其转换为MTNet模型可以处理的格式，进行模型训练和预测；
3.评估模型的性能以及预测精度，并将Napofics与其他经典方法进行对比。
五、论文结构
第一章：绪论
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3研究目的
1.4研究内容
1.5研究方法
第二章：多维泰勒网及非线性时间序列建模
2.1MTNet模型原理
2.2MTNet的优化算法
2.3非线性时间序列的特征提取
第三章：基于MTNet的Napofics模型及实验
3.1建立Napofics模型
3.2试验设计和数据准备
3.3实验结果分析
第四章：与其它方法的比较分析
4.1传统算法与模型及其预测准确度比较
4.2基于Napofics预测的优势和心得
第五章：结论
5.1主要研究结果
5.2讨论
5.3研究未来展望
参考文献
六、预期成果
本项目将利用MTNet模型的优势发展一种更加准确的非线性时间序列预测模型Napofics，可以用于不同领域、不同类型非线性时间序列的预测和分析，并且能够指导实践中的决策。除此之外，还将撰写学术论文并保留专利权。
七、进度计划
时间节点研究任务
2021.12-2022.2相关文献综述，MTNet理论的研究和实验设计的讨论
2022.2-2022.4模型算法的具体设计
2022.4-2022.10对不同领域的时间序列数据进行建模和预测
2022.10-2022.12研究成果的表述和撰写论文