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基于耦合时空K近邻与向量自回归的地理时间序列预测
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基于耦合时空K近邻与向量自回归的地理时间序列预测
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
　　　　1.1 研究背景及意义第8-9页
　　　　1.2 国内外研究现状第9-11页
　　　　　　　　1.2.1 时间序列数据的预测第9-10页
　　　　　　　　1.2.2 地理时间序列数据的预测第10-11页
　　　　1.3 本文工作及创新第11-12页
　　　　1.4 论文的组织结构第12页
　　　　1.5 本章小结第12-14页
第二章 地理时间序列数据预测的相关知识第14-20页
　　　　2.1 地理时间序列数据第14-15页
　　　　2.2 地理时间序列数据的预测第15-18页
　　　　　　　　2.2.1 VAR(向量自回归)模型介绍第15-16页
　　　　　　　　2.2.2 cVAR模型介绍第16-18页
　　　　2.3 本章小结第18-20页
第三章 基于K近邻与向量自回归的地理时间序列预测第20-28页
　　　　3.1 nVAR模型的提出第20-21页
　　　　3.2 nVAR模型第21-26页
　　　　　　　　3.2.1 nVAR模型流程第21页
　　　　　　　　3.2.2 K值的确定第21-23页
　　　　　　　　3.2.3 nVAR模型预测第23-26页
　　　　3.3 时间复杂度第26-27页
　　　　3.4 本章小结第27-28页
第四章 基于耦合时空K近邻与向量自回归的地理时间序列预测第28-38页
　　　　4.1 耦合的相关概念第28-30页
　　　　　　　　4.1.1 多属性数值数据第28-29页
　　　　　　　　4.1.2 内耦合与间耦合第29-30页
　　　　　　　　4.1.3 数据的耦合表达第30页
　　　　4.2 耦合时间距离第30-33页
　　　　　　　　4.2.1 地理时间序列数据的内耦合与间耦合第30-32页
　　　　　　　　4.2.2 地理时间序列数据的耦合距离第32-33页
　　　　4.3 cnVAR模型第33-36页
　　　　　　　　4.3.1 耦合时空K近邻第34页
　　　　　　　　4.3.2 时间序列的耦合预测第34-36页
　　　　4.4 算法时间复杂度第36页
　　　　4.5 本章小结第36-38页
第五章 实验第38-44页
　　　　5.1 实验数据第38-39页
　　　　5.2 实验结果第39-43页
　　　　　　　　5.2.1 nVAR模型与cVAR模型的结果比较第39-42页
　　　　　　　　5.2.2 cnVAR模型与nVAR模型的结果比较第42-43页
　　　　5.3 本章小结第41-44页
第六章 总结与展望第44-46页
　　　　6.1 全文工作总结第44页
　　　　6.2 未来工作展望第44-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-52页
在读期间科研成果清单第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。
 
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