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基于支持向量机的非线性模型及其在区域经济预测中的应用

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基于支持向量机的非线性模型及其在区域经济预测中的应用
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-12页
  · 研究背景第8页
  · 问题的提出及意义第8-10页
  · 本文的研究思路与主要内容第10-12页
2 区域经济预测综述第12-21页
  · 区域经济预测特点第12-13页
  · 区域经济预测分类第13-14页
  · 常见预测方法分类第14-15页
  · 国内外研究现状综述第15-20页
  · 本章小结第20-21页
3 统计学习理论与支持向量机第21-29页
  · 机器学习与统计学习理论第21-24页
    · 机器学习问题第21页
    · 统计学习理论第21-24页
  · 支持向量机的基本原理第24-27页
    · 线性可分情况第24-26页
    · 线性不可分情况第26页
    · 非线性可分情况第26-27页
  · 核函数第27-28页
  · 本章小结第28-29页
4 基于支持向量机的非线性预测模型第29-36页
  · 回归问题第29-30页
  · 支持向量机回归预测模型第30-33页
    · ε-支持向量回归机第30-32页
    · ν-支持向量回归机第32-33页
  · 支持向量机回归求解算法第33-34页
    · 块算法第33页
    · 分解算法第33-34页
    · 序贯最小优化算法第34页
  · 支持向量机回归预测流程第34-35页
  · 本章小结第35-36页
5 实证研究第36-54页
  · 引言第36页
  · 指标体系构建第36-39页
    · 指标体系构建原则第36-37页
    · 本文研究的指标体系第37-39页
  · 数据样本选取与预处理第39-44页
    · 原始数据的选取第39-40页
    · 样本数据的构成第40-42页
    · 数据的预处理第42-44页
    · 样本集的划分第44页
  · 参数选择第44-48页
    · 核函数选择及构造第45-46页
    · 训练参数的优化选择第46-48页
  · 训练结果与模型分析第48-51页
  · 与神经网络方法的对比第51-53页
  · 本章小结第53-54页
6 总结与展望第54-56页
  · 全文工作总结第54-55页
  · 将来研究展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-62页
附录第62页
  作者在攻读硕士学位期间所发表的论文目录第62页
  作者在攻读硕士学位期间参与的研究课题第62页

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