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基于支持向量机方法的林火面积预测模型

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基于支持向量机方法的林火面积预测模型
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 引言第7-14页
  · 课题背景第7-8页
  · 林火预测的研究现状第8-10页
    · 国外研究现状第8-9页
    · 国内研究现状第9-10页
  · 林火预测的研究方法第10-11页
    · 经验法第10-11页
    · 数学方法第11页
    · 物理方法第11页
    · 野外实验法第11页
    · 室内测定法第11页
  · 研究意义和目的第11-12页
    · 研究意义第11-12页
    · 研究目的第12页
  · 研究内容及技术路线第12-14页
2 研究区域概况第14-19页
  · 地理位置及气候第14页
  · 植被第14-15页
  · 主要可燃物类型第15-16页
    · 云南松林第15页
    · 思茅松林第15页
    · 华山松林第15-16页
  · 云南省森林火灾的特点第16-19页
    · 重点发生区域第16页
    · 集中发生季节第16-17页
    · 整体发生趋势第17-18页
    · 森林火灾的主导因素第18-19页
3 相关技术概述第19-34页
  · SVM简介第19-23页
    · 模式分析第19页
    · 用有限数量信息解决问题的基本原则第19-20页
    · 结构风险最小化原则第20-21页
    · ε-支持向量回归机第21-23页
  · 核理论简介第23-26页
    · 核矩阵第23-25页
    · 核函数第25页
    · 核函数的构造第25-26页
  · 库恩—塔克条件第26-27页
  · 半定规划(SDP)简介第27-29页
    · 二次约束二次规划(QCQP)问题转化为SDP第28页
    · SDP的对偶问题和最优化条件第28-29页
  · 支持向量机的训练算法第29-31页
  · 回归误差特征曲线图(REC)简介第31-33页
    · REC简介第31-32页
    · REC算法第32-33页
  · LIBSVM工具箱简介第33-34页
4 林火面积预测系统的设计与建立第34-47页
  · 数据来源第34-36页
    · 气象数据第34页
    · 森林火灾数据第34-36页
  · 数据处理第36-38页
  · 模型建立第38-45页
    · 线性模型第38-39页
    · 基于高斯核的支持向量机模型第39-40页
    · 基于自定义核的支持向量机模型第40-45页
  · 模型评估第45-47页
    · 预测准确度比较第45-46页
    · REC图直观分析比较第46-47页
5 林火预测系统设计与实现第47-55页
  · 开发工具的选取第47页
  · 需求分析第47-49页
    · 功能需求分析第47-48页
    · 界面需求分析第48-49页
  · 流程分析第49页
  · 成果展示第49-55页
6 结论与展望第55-56页
参考文献第56-59页
个人简介第59-60页
导师简介第60-61页
获奖成果目录清单第61-62页
致谢第62页

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