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基于特征选择的多因素时间序列预测模型研究

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基于特征选择的多因素时间序列预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-18页
  · 引言第12页
  · 时间序列预测模型概述第12-13页
    · 传统时间序列预测模型概述第12页
    · RBF神经网络的时间序列预测模型概述第12-13页
  · 特征选择概述第13-16页
    · 特征选择的概念第13-14页
    · 特征选择和学习算法的关系第14-15页
    · 典型特征选择算法介绍第15-16页
    · 特征选择的研究现状及方向第16页
  · 研究内容和组织结构第16-18页
第二章 基于RBF神经网络的多因素时间序列预测第18-29页
  · 人工神经网络概述第18-20页
    · 人工神经网络的发展第18页
    · 神经元的工作原理及神经网络特点第18-20页
    · 应用状况及研究方向第20页
  · RBF神经网络概述第20-24页
    · 径向基函数(RBF)第20-22页
    · RBF神经网络结构第22页
    · RBF神经网络的特点及应用领域第22-23页
    · RBF网络存在的问题及研究现状第23-24页
  · RBF神经网络的学习算法第24-27页
    · RBF网络中心的确定第24-25页
    · RBF网络权值的调整第25页
    · 最近邻聚类学习算法第25-27页
  · 基于RBF神经网络的多因素时间序列预测第27-28页
    · 基于神经网络的时间序列预测第27页
    · 基于RBF神经网络的多因素时间序列预测第27-28页
  · 基于特征选择的RBF神经网络多因素时间序列预测第28页
    · 多因素时间序列的特征选择第28页
    · 基于特征选择的RBF神经网络多因素时间序列预测第28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 组合式特征选择算法第29-49页
  · Relief系列算法第29-40页
    · 算法介绍第29-33页
    · 算法性能分析第33页
    · 算法改进第33-40页
  · 组合式特征选择算法第40-41页
  · PRN组合式特征选择算法第41-42页
  · PRN组合式特征选择算法应用于多因素时间序列预测实验及分析第42-48页
  · 本章小结第48-49页
第四章 基于PRN组合式特征选择算法的多因素时间序列预测模型第49-59页
  · 基于PRN组合式特征选择算法的多因素时间序列预测模型第49-51页
    · 模型设计原理第49-50页
    · 模型设计步骤第50-51页
  · 仿真实例研究第51-58页
  · 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
  · 总结第59页
  · 进一步研究第59-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间发表的论文第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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