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集成多SVM的不常用备件需求预测支持系统研究
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集成多SVM的不常用备件需求预测支持系统研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
1 绪论
第9-15页
· 选题依据和意义
第9-10页
· 研究内容和目的
第10页
· 国内外研究现状
第10-15页
· 国内外不常用备件需求预测研究概况
第10-12页
· 国内外支持向量机研究概况
第12-13页
· 国内外预测支持系统研究概况
第13-15页
2 不常用备件需求预测方法
第15-22页
· 不常用备件需求特征
第15-16页
· 常见的不常用备件需求预测方法
第16-22页
· 指数平滑方法
第16-18页
· Croston 方法及其改进
第18-20页
· 其他预测方法
第20-22页
3 多SVM 预测方法
第22-42页
· SVM 方法介绍
第22-26页
· SVM 基本理论
第22-24页
· SVM 回归
第24-26页
· SVR 时间序列预测
第26-34页
· 基于时间序列预测模型框架的SVR 方法
第26-30页
· 嵌入维度的选取
第30-31页
· 支持向量机参数选择方法
第31-34页
· 评价指标
第34-37页
· 模型自身的评价指标
第35-36页
· 相对其他模型的评价指标
第36-37页
· 集成多SVM 预测方法
第37-42页
· 多SVM 的不常用备件需求预测模型结构
第38-39页
· 不常用备件需求分类方法
第39-42页
4 集成多SVM 的不常用备件需求FSS 设计
第42-52页
· 不常用备件需求FSS 结构设计
第42-46页
· 数据库管理子系统
第43页
· 预测模型库管理子系统
第43-44页
· 基于案例库的知识库管理子系统
第44页
· 流程控制子系统
第44-46页
· 人机交互子系统
第46页
· 集成多SVM 的IDFSS 逻辑流程
第46-48页
· 集成多SVM 的IDFSS 系统实现
第48-52页
5 备件需求预测实例
第52-62页
· 数据准备
第52-53页
· 数据预处理
第53-54页
· 数据训练和预测
第54-62页
· 训练集及测试集的构成
第54页
· 嵌入维度的选取
第54-55页
· SVM 训练
第55-56页
· 预测效果评价和比较
第56-58页
· 集成多SVM 预测
第58-62页
6 全文总结与研究展望
第62-64页
· 全文总结
第62页
· 研究展望
第62-64页
致谢
第64-65页
参考文献
第65-71页
附录1 攻读学位期间发表的论文目录
第71-72页
附录2 攻读硕士期间参加及完成的科研课题
第72 页
本篇论文共
72
页,
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