基于支持向量机的冰塞水位预测研究

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基于支持向量机的冰塞水位预测研究

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基于支持向量机的冰塞水位预测研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-7 页
致谢	第7-13 页
第一章绪论	第13-19 页
· 引言	第13-14 页
· 冰凌灾害型式	第14-15 页
· 冰塞国内外研究现状	第15-17 页
· 本文试验原理和条件简述	第17 页
· 本课题的来源、目的及意义	第17-19 页
第二章统计学习理论与支持向量机简介	第19-33 页
· 机器学习简介	第19-22 页
· 机器学习的主要问题	第19-20 页
· 经验风险最小化	第20-21 页
· 复杂性与推广能力	第21-22 页
· 统计学系理论的核心内容	第22-27 页
· 学习过程一致性的条件	第22-23 页
· VC维	第23-24 页
· 推广性的界	第24-25 页
· 结构风险最小化	第25-27 页
· 支持向量机	第27-33 页
· 最优超平面	第27-29 页
· 支持向量分类机	第29-30 页
· 支持向量回归机	第30-32 页
· 本章小结	第32-33 页
第三章 SVM在试验条件下冰塞水位预测中的应用	第33-48 页
· 冰塞水位的影响因素	第33-35 页
· 试验室实测条件概述	第35-38 页
· 试验条件下支持向量回归模型的核函数和参数选取	第38-40 页
· 核函数的选取	第38 页
· 参数的影响及选取	第38-40 页
· SVM在试验条件下弯道水位预测研究	第40-43 页
· LIBSVM工具箱简介	第40 页
· LIBSVM常用工具的使用	第40-41 页
· 预测结果分析	第41-43 页
· 试验条件下BP神经网络与SVM预测结果之比较	第43-48 页
第四章 SVM在天然河道冰塞水位预测中的应用	第48-60 页
· 黄河河曲段冰情概况	第48 页
· 黄河河曲段的地理位置及河势	第48-49 页
· 黄河河曲段的气温及冰情简介	第49-51 页
· SVM对天然河道冰塞水位的预测研究	第51-57 页
· 天然河道中BP神经网络与SVM预测结果之比较	第57-60 页
第五章总结与展望	第60-62 页
· 总结	第60 页
· 展望	第60-62 页
参考文献	第62-66 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第66页

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