基于支持向量机的干旱预测研究

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基于支持向量机的干旱预测研究

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基于支持向量机的干旱预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章前言	第7-12页
· 研究目的和意义	第7页
· 国内外研究现状	第7-10页
· 干旱预报的研究进展	第7-9页
· 土壤湿度监测的研究进展	第9页
· SVM在气象预测中的应用	第9-10页
· 研究内容和方法	第10-11页
· 研究成果	第11页
· 论文组织结构	第11-12页
第二章土壤相对湿度预测模型的建立	第12-28页
· 方法的确定	第12-16页
· SVM方法的基本原理	第12-15页
· libsvm工具箱简介	第15-16页
· 资料来源	第16页
· 模型建立过程	第16-27页
· 选定自变量和因变量	第17页
· 数据预处理	第17-19页
· 核函数的选择	第19-25页
· 正则化参数的选择	第25-26页
· 不敏感损失函数的选取	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章 SVM模型参数优化	第28-44页
· 网格划分法	第28-31页
· 网格划分法的算法设计	第28-29页
· 网格划分法的仿真结果分析	第29-31页
· GA-SVM算法设计与实现	第31-36页
· 遗传算法的基本原理	第31-32页
· 遗传算法的设计步骤	第32-33页
· GA-SVM算法设计与实现	第33-35页
· GA-SVM的仿真结果分析	第35-36页
· 改进的PSO-SVM算法设计与实现	第36-42页
· 粒子群算法的基本原理	第36-37页
· 基本粒子群算法的改进	第37-39页
· 粒子群算法的设计步骤	第39页
· 改进的PSO-SVM算法设计与实现	第39-41页
· 改进的PSO-SVM的仿真结果分析	第41-42页
· 三种优化方法的结果对比分析	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章基于时间序列的干旱等级预测模型的建立	第44-53页
· 月平均气温的预测模型建立	第44-48页
· 数据的选择以及预处理	第44-46页
· 模型的参数选择	第46-47页
· 模型的建立与结果分析	第47-48页
· 结论	第48页
· 月平均降水的预测模型建立	第48-50页
· 数据的选择及预处理	第48-50页
· 模型的建立与结果分析	第50页
· 结论	第50页
· 干旱等级预测	第50-52页
· 本章小结	第52-53页
第五章总结与展望	第53-55页
· 总结	第53页
· 进一步的工作	第53-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58-59页
作者简介	第59页
攻读学位期间学习情况	第59页
作者攻读学位期间参与的项目	第59页
作者攻读学位期间发表的学术论文	第59页
作者攻读学位期间取得的其他学术成果	第59页

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