边坡位移非线性时间序列的高斯过程预测方法



边坡位移非线性时间序列的高斯过程预测方法

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边坡位移非线性时间序列的高斯过程预测方法

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-22页
· 研究背景与意义	第10-12页
· 时间序列分析方法综述	第12-20页
· 时间序列的概念	第12-14页
· 时间序列的分类	第14-16页
· 时间序列分析方法	第16-18页
· 边坡位移时间序列预测方法综述	第18-20页
· 当前研究中存在的主要问题	第20页
· 研究内容及章节安排	第20-22页
第二章高斯过程回归的理论基础	第22-30页
· 引言	第22-23页
· 高斯过程回归(GPR)原理	第23-25页
· 协方差函数	第25-27页
· 平方指数协方差函数	第26页
· 马特恩协方差函数	第26页
· 神经网络协方差函数	第26-27页
· 其他协方差函数	第27页
· GPR模型的回归性能测试	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章基于高斯过程回归模型的时间序列预测方法	第30-44页
· 基于GPR的时间序列预测方法	第30-31页
· 预测结果精度的评价指标	第31-33页
· 均方根误差(RMSE)	第31-32页
· 均方误差(MSE)	第32页
· 预测误差方差(PEV)	第32页
· 平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)	第32-33页
· 经典算例及方法的影响因素分析	第33-43页
· 1973-1978年间美国的月事故死亡人数时间序列	第33-37页
· Mackey-Glass时间序列	第37-40页
3.3.3 Wolf's sunspot(太阳黑子)时间序列	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章边坡位移非线性时间序列的高斯过程预测方法	第44-58页
· 引言	第44页
· 基于GPR边坡位移非线性时间序列预测方法	第44-46页
· 实例分析	第46-57页
· 三峡永久船闸边坡位移非线性时间序列预测	第46-49页
· 卧龙寺新滑坡预测	第49-54页
· 龙滩进水口边坡位移时间序列预测	第54-57页
· 本章小结	第57-58页
第五章基于GPR模型的边坡位移非线性时间序列预测结果的不确定性分析	第58-67页
· 引言	第58页
· 时间序列预测结果的不确定性分析	第58-61页
· 不确定性与方差	第58-59页
· 时间序列外推预测的相对不确定性系数	第59页
· 时间序列外推预测的不确定性管理等级	第59-60页
· GPR模型的不确定性分析功能	第60-61页
· 不同外推预测步长对预测结果不确定性的影响	第61-65页
· 三峡永久船闸边坡算例	第61-63页
· 卧龙寺新滑坡算例	第63-65页
· 不同协方差函数对GPR模型预测结果不确定性的影响	第65-66页
· 三峡永久船闸边坡算例	第65-66页
· 卧龙寺新滑坡算例	第66页
· 本章小结	第66-67页
第六章结论与展望	第67-69页
· 结论	第67页
· 展望	第67-69页
参考文献	第69-72页
致谢	第72-73页
攻读硕士学位期间发表论文及参与科研项目情况	第73 页

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