基于支持向量机的水泥路面使用性能评价与预测的研究



基于支持向量机的水泥路面使用性能评价与预测的研究

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基于支持向量机的水泥路面使用性能评价与预测的研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-9 页
第一章绪论	第9-20 页
· 研究的背景及意义	第9-10 页
· 国内外路面性能评价及预测的研究现状	第10-17 页
· 本文主要研究内容	第17-19 页
· 本文主要研究技术路线	第19-20 页
第二章高速公路水泥路面性能评价指标的改进	第20-32 页
· 我国现行的水泥高速公路路面评价标准	第20-25 页
· 单项评价指标	第20-24 页
· 综合评价方法	第24-25 页
· 高速公路水泥路面性能评价指标的改进	第25-31 页
· 路面使用性能评价模型的建立	第25-27 页
· 实例分析	第27-30 页
· 对比分析与讨论	第30-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第三章支持向量机在水泥路面评价预测中的应用理论基础	第32-39 页
· 支持向量机在路面性能评价和预测中的应用	第32-33 页
· 支持向量机的理论基础	第33-38 页
· 问题的提出	第33-35 页
· 经验风险最小化原则	第35-36 页
· VC 维	第36 页
· 推广的界	第36-37 页
· 结构风险最小化原则(SRM )	第37-38 页
· 本章小结	第38-39 页
第四章支持向量机分类模型在水泥路面性能评价中的应用	第39-52 页
· 概述	第39 页
· 支持向量机评价模型的一般原理	第39-46 页
· 支持向量机对线性可分问题的分类	第40-42 页
· 支持向量机对非线性可分问题的分类	第42-45 页
· 支持向量的多类分类问题	第45-46 页
· 水泥路面性能评价模型的建立	第46-47 页
· 算例分析	第47-51 页
· 本章小结	第51-52 页
第五章支持向量机回归模型在水泥路面性能预测中的应用	第52-63 页
· 概述	第52 页
· 支持向量机回归预测模型的一般原理	第52-55 页
· 支持向量机的线性回归	第53-54 页
· 支持向量机的非线性回归	第54-55 页
· 支持向量机水泥路面性能预测模型的建立	第55-58 页
· 算例分析	第58-62 页
· 本章小结	第62-63 页
第六章工程实例	第63-80 页
· 工程概况	第63 页
· 路面性能评价分析	第63-71 页
· 支持向量机模型的评价	第63-66 页
· 模糊数学法的评价	第66-68 页
· BP 神经网络模型	第68-71 页
· 各种模型的比较分析	第71 页
· 路面性能预测分析	第71-79 页
· 支持向量机的预测模型的计算	第72-75 页
· 灰色理论法预测	第75-78 页
· 神经网络法预测	第78-79 页
· 支持向量机与其它模型水泥路面性能预测分析结果比较	第79 页
· 本章小结	第79-80 页
第七章结论与展望	第80-82 页
· 结论	第80 页
· 展望	第80-82 页
参考文献	第82-85 页
致谢	第85-86 页
附录A	第86 页

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