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

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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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