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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

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