基于支持向量机的大坝变形预测研究

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基于支持向量机的大坝变形预测研究

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基于支持向量机的大坝变形预测研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-7 页
致谢	第7-12 页
第一章绪论	第12-18 页
· 课题背景	第12-13 页
· 本课题研究的目的与意义	第13-14 页
· 国内外研究现状	第14-17 页
· 预测领域研究进展及现状	第14-15 页
· 大坝变形预测的国内外研究现状	第15-16 页
· 支持向量机应用于变形预测中的研究现状	第16-17 页
· 本文研究的主要内容	第17-18 页
第二章大坝变形分析与建模的基本理论与方法	第18-33 页
· 大坝变形几何分析	第18-22 页
· 参考点的稳定性分析	第18-22 页
· 大坝变形物理解释	第22-24 页
· 大坝变形统计分析法	第22-23 页
· 大坝变形分析确定函数法	第23 页
· 大坝监控混合模型	第23-24 页
· 大坝变形分析数据处理的基本理论与方法	第24-33 页
· 大坝变形统计回归分析模型	第24-25 页
· 大坝变形时间序列分析模型	第25-26 页
· 大坝变形灰色系统分析模型	第26-29 页
· 神经网络系统分析模型	第29-33 页
第三章统计学习理论和支持向量机	第33-47 页
· 统计学习理论	第33-36 页
· 概述	第33 页
· 经验风险最小化	第33-34 页
· VC(Vapnik Chervoneakis)维	第34 页
· 学习机推广能力的界	第34-36 页
· 支持向量机(SVM)原理	第36-41 页
· 支持向量机算法的发展历史和现状	第36-37 页
· 支持向量机的应用研究	第37 页
· 支持支持向量机基本思想	第37-39 页
· 支持向量机核函数	第39-41 页
· 支持向量机回归估计方法	第41-45 页
· 支持向量机线性回归模型	第41-44 页
· 支持向量机非线性回归模型	第44-45 页
· 支持向量机训练算法	第45-47 页
· 块选算法(Chunking)	第45 页
· 分解算法(Decomposing)	第45-46 页
· 序列最小优化算法(SMO)	第46-47 页
第四章基于SVM的大坝监测模型	第47-54 页
· 变形数据数据预处理及样本选择	第47-50 页
· 变形数据预处理概述	第47-48 页
· 输入数据预处理	第48-49 页
· 样本选择	第49-50 页
· 大坝变形预测模型	第50-52 页
· 核函数的选择	第50 页
· 参数的确定	第50-51 页
· 预测模型算法	第51-52 页
· 模型评价指标	第52 页
· 基于支持向量机回归模型的训练步骤	第52-54 页
第五章大坝变形预测工程实例分析与比较	第54-64 页
· 港口湾水库大坝监测概况	第54-55 页
· 实测资料分析及预处理	第55-57 页
· 观测资料分析	第55-56 页
· 数据预处理	第56-57 页
· 模型建立分析	第57 页
· 预测结果与分析	第57-61 页
· 与其他预测模型的比较分析	第61-64 页
· 回归预测方法	第61-62 页
· BP神经网络预测法	第62-64 页
第六章总结与展望	第64-66 页
· 总结	第64 页
· 建议与展望	第64-66 页
参考文献	第66-67页

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