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基于支持向量机的组合预测模型及其应用研究

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基于支持向量机的组合预测模型及其应用研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-20页
  · 课题研究背景及意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-18页
    · 传统预测方法第12-14页
    · 现代预测方法第14-18页
  · 本文研究的主要内容第18-20页
2 统计学习理论与支持向量机第20-32页
  · 机器学习与经验风险最小化第20-21页
  · 统计学习理论第21-23页
    · VC维第21页
    · 结构风险最小化第21-23页
    · 泛化能力第23页
  · 支持向量机算法第23-29页
    · 支持向量机分类第24-25页
    · 支持向量机回归第25-29页
  · 最小二乘支持向量机算法第29-31页
  · 本章小结第31-32页
3 基于EEMD-LSSVM的组合预测模型及应用第32-50页
  · EEMD基本原理第32-35页
  · 贝叶斯框架下的LSSVM回归模型第35-39页
    · LSSVM的模型参数及超参数定义第36-37页
    · 贝叶斯证据框架第37-39页
  · EEMD-LSSVM预测模型建立及仿真研究第39-48页
    · 预测模型建立第39-40页
    · 误差分析指标第40-41页
    · 仿真研究第41-48页
  · 本章小结第48-50页
4 基于混沌理论的EEMD-WLSSVM组合预测模型及应用第50-66页
  · LSSVM与其改进算法WLSSVM第50页
  · 相空间重构理论参数选取第50-55页
    · 延迟时间选取第51-53页
    · 嵌入维数选取第53-55页
  · Lyapunov指数第55-57页
  · Kolmogorov熵第57页
  · WLSSVM预测模型第57-59页
  · EEMD-WLSSVM预测模型建立及仿真研究第59-65页
    · 预测模型建立第59-60页
    · 仿真研究第60-65页
  · 本章小结第65-66页
5 结论与展望第66-68页
  · 结论第66-67页
  · 展望第67-68页
参考文献第68-74页
作者简历第74-76页
第76页

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