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基于“二次分解—集成”学习范式及组合优化算法的预测技术研究与应用
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基于“二次分解—集成”学习范式及组合优化算法的预测技术研究与应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-12页
　　1.1 问题研究意义与背景第7-8页
　　1.2 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测方法研究第8-10页
　　　　1.2.1 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测方法和研究现状第8-10页
　　　　1.2.2 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测中存在的问题第10页
　　1.3 本文的研究内容第10-11页
　　1.4 本文创新点第11-12页
第二章 分解算法及组合优化算法的理论研究第12-20页
　　2.1 WPD分解算法第12-13页
　　2.2 CEEMD分解算法第13-14页
　　2.3 PSR基于C-C方法第14-16页
　　2.4 LSSVR预测算法第16-17页
　　2.5 CPSOGSA组合优化算法第17-20页
　　　　2.5.1 PSO群体智能优化算法第17-18页
　　　　2.5.2 GSA启发式优化算法第18-19页
　　　　2.5.3 CPSOGSA组合优化算法第19-20页
第三章 基于SD-LSSVR-CPSOGSA的“二次分解-集成”预测框架第20-23页
3.1“分解-集成”预测框架第20-21页
　　3.2 基于SD-LSSVR-CPSOGSA的“二次分解-集成”预测框架第21-22页
　　3.3 本章小结第22-23页
第四章 实证研究第23-33页
　　4.1 数据描述和分析第23页
　　4.2 预测性能评估标准第23-24页
　　4.3 实验设计第24-26页
　　　　4.3.1 二次分解算法第24-25页
　　　　4.3.2 LSSVR模型参数选择第25-26页
　　4.4 实验结果分析第26-32页
　　　　4.4.1 沈阳预测结果分析第28-30页
　　　　4.4.2 成都预测结果分析第30-32页
　　4.5 本章小结第32-33页
第五章 结论与展望第33-35页
　　5.1 结论第33页
　　5.2 展望第33-35页
参考文献第35-39页
硕士期间完成的工作第39-40页
致谢第40页

本篇论文共40页，点击这进入下载页面。
 
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