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基于ARIMA与IGWO-SVM优化模型的高铁沉降变形预测研究与应用

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基于ARIMA与IGWO-SVM优化模型的高铁沉降变形预测研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 课题研究的背景及意义第9-11页
  1.2 变形预测的国内外研究现状第11-13页
  1.3 本文研究的内容与结构安排第13-16页
第2章 变形预测涉及的理论基础第16-41页
  2.1 相空间重构理论第16-22页
    2.1.1 Takens定理简介第17-18页
    2.1.2 相空间重构理论及其参数选取方法第18-21页
    2.1.3 时间序列的混沌特性识别第21-22页
  2.2 支持向量机回归理论第22-29页
    2.2.1 统计学习理论概述第22-25页
    2.2.2 支持向量机回归原理第25-27页
    2.2.3 支持向量机参数选取第27-29页
  2.3 小波分析理论第29-36页
    2.3.1 小波分析原理第29-31页
    2.3.2 Mallat塔式算法第31-32页
    2.3.3 小波函数的选取依据第32-35页
    2.3.4 小波去噪方法及性能评价第35-36页
  2.4 时间序列分析理论第36-40页
    2.4.1 时间序列分析简介第36页
    2.4.2 时间序列分析模型分类第36-38页
    2.4.3 非平稳时间序列的ARIMA模型第38页
    2.4.4 ARIMA模型的建立步骤第38-40页
  2.5 本章小结第40-41页
第3章 灰狼算法优化SVM在时间序列中的应用第41-58页
  3.1 灰狼算法简介第41-49页
    3.1.1 灰狼算法基本原理第42页
    3.1.2 灰狼算法描述第42-46页
    3.1.3 灰狼算法优化SVM的实现第46-47页
    3.1.4 实验结果分析第47-49页
  3.2 改进的灰狼算法研究(IGWO)第49-52页
    3.2.1 算法改进策略第50-51页
    3.2.2 改进灰狼算法的测试方案第51-52页
  3.3 IGWO算法实验及可行性分析第52-57页
  3.4 本章小结第57-58页
第4章 小波与ARIMA的PSR-IGWO-SVM优化组合预测方法第58-73页
  4.1 组合模型概述与分类第58-61页
    4.1.1 数据预处理型组合模型第58-59页
    4.1.2 误差修正型组合模型第59-60页
    4.1.3 权重分配型组合模型第60-61页
  4.2 小波与ARIMA的PSR-IGWO-SVM组合模型的建立第61-72页
    4.2.1 模型建立的合理性分析第61-62页
    4.2.2 数据预处理+误差修正组合模型的结构第62-64页
    4.2.3 模型精度评定标准第64-65页
    4.2.4 残差型SVM建模实例比较第65-72页
  4.3 本章小结第72-73页
第5章 优化组合模型在高铁变形预测中的应用第73-79页
  5.1 工程概况与资料来源第73-74页
  5.2 小波与ARIMA的PSR-IGWO-SVM组合模型预测应用与分析第74-78页
    5.2.1 单项预测模型与组合模型结果对比分析第74-75页
    5.2.2 各组合模型预测结果对比分析第75-78页
  5.3 本章小结第78-79页
第6章 结论与展望第79-81页
  6.1 本文工作研究总结第79-80页
  6.2 工作展望第80-81页
参考文献第81-87页
个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第87-88页
致谢第88页

本篇论文共88页,点击这进入下载页面
 
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