基于SVR与半监督学习的时间序列预测



基于SVR与半监督学习的时间序列预测

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基于SVR与半监督学习的时间序列预测

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景	第8页
· 国内外研究现状	第8-11页
· 时间序列预测技术研究现状	第8-10页
· 支持向量机研究现状	第10-11页
· 本文内容及章节安排	第11-14页
第二章 SVR 基础理论及时间序列预测算法	第14-26页
· 支持向量回归机的基本数学模型	第14-20页
· 统计学习理论	第14-15页
· 支持向量机	第15-18页
· 支持向量回归机的标准数学模型	第18-19页
· 核函数	第19页
· 非线性 SVR	第19-20页
· 时间序列预测概述	第20-25页
· 时间序列预测基本概念	第20-21页
· 时间序列预测方法及分类	第21-22页
· 基于 SVR 的时间序列预测模型	第22-25页
· 小结	第25-26页
第三章基于 SVR 预测器的混沌时间序列预测方法改进	第26-38页
· 混沌理论概述	第26-27页
· 相空间重构理论	第27-31页
· 时间延迟选取	第28页
· 嵌入维数选取	第28-30页
· 最大 Lyapunov 指数	第30-31页
· 基于 SVR 预测器的混沌时间序列数据预测方法改进	第31-35页
· 基于 SVR 的混沌时间序列数据预测实验	第31-33页
· 基于 SVR 预测器的置信度对预测器的选择	第33-35页
· 仿真实验与分析	第35-37页
· 实验环境设置与数据集选择	第35页
· 实验方法与结果分析	第35-37页
· 小结	第37-38页
第四章基于半监督改进的 SVR 预测器的长期预测	第38-46页
· 半监督学习概述	第38-39页
· 基于全局与局部预测的半监督 SVR 预测器	第39-44页
· 基于全局与局部预测的半监督 SVR 预测器模型	第39-40页
· 半监督 SVR 的预测算法	第40-41页
· 实验结果与分析	第41-44页
· 小结	第44-46页
第五章基于 MMD 改进的半监督时间序列预测研究	第46-54页
· MMD 概述	第46-47页
· 引入 MMD 改进的半监督 SVR 预测器	第47-51页
· 实验结果与分析	第51-52页
· 小结	第52-54页
第六章总结与展望	第54-56页
致谢	第56-58页
参考文献	第58-62页
在读期间的研究成果	第62-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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