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基于支持向量机空调负荷预测

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基于支持向量机空调负荷预测
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 课题研究背景及意义第8-9页
  · 冰蓄冷空调研究现状第9-10页
  · 目前冰蓄冷空调负荷预测方法第10-11页
  · 本文的结构安排第11页
  · 本章小结第11-12页
第二章 支持向量机第12-27页
  · 统计学习理论介绍第12-17页
    · 学习一致性的问题第12-13页
    · VC维理论第13-14页
    · 推广性的界第14-15页
    · 结构风险最小化原理第15-16页
    · 经验风险最小化原理第16-17页
  · 支持向量机原理第17-22页
    · SVM概述第17页
    · SVM的基本数学知识第17-19页
    · SVM回归原理第19-20页
    · 线性SVM回归机第20-21页
    · 非线性SVM回归机第21-22页
    · 最优回归面第22页
  · SVM核函数及模型的选择第22-24页
    · 核函数的选择第22-23页
    · SVM模型搭建第23-24页
  · 特征提取第24-25页
  · 支持向量机的经典算法第25页
  · 本章小结第25-27页
第三章 支持向量机的三种不同核函数对比研究第27-42页
  · 支持向量机的模型建立第27-31页
    · 支持向量回归机常用的算法第27页
    · 主元分析法(PCA)第27-28页
    · ε-SVR算法第28-29页
    · v-SVR算法第29-30页
    · LS-SVR算法第30-31页
  · 支持向量机建模的核心技术第31-32页
    · 核函数选取第31页
    · 参数的选取及优化第31-32页
    · SVM回归模型的选择第32页
  · 三种不同核函数SVM回归结果的仿真与分析第32-40页
    · 数据的来源与评价指标第32-33页
    · ε-SVR模型的仿真与分析第33-35页
    · v-SVR模型的仿真与分析第35-38页
    · LS-SVR模型的仿真与分析第38-40页
  · 仿真分析第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 三种改进SVM空调负荷模型的对比第42-56页
  · 支持向量机空调负荷研究现状第42页
  · 支持向量机的负荷预测模型建立步骤第42-43页
  · SVM软件第43-45页
    · LIBSVM工具箱第43-44页
    · LS-SVM工具箱第44-45页
  · 三种改进SVM负荷预测模型的对比第45-49页
    · ε-SVR空调负荷预测的建模第45-46页
    · v-SVR空调负荷预测的建模第46-47页
    · LS-SVR空调负荷预测的建模第47-48页
    · 核函数的选取第48-49页
  · 数据处理第49-50页
    · 输入输出参数第49页
    · 数据预处理第49-50页
  · 空调负荷预测结果的仿真与分析第50页
    · 工程概况及数据的选取第50页
    · 参数选取及评价指标第50页
  · 仿真与分析第50-55页
    · v-SVR和ε-SVR负荷预测模型的对比第50-53页
    · LS-SVR空调负荷预测模型建立与分析第53-55页
  · 本章小结第55-56页
第五章 基于BP神经网络与LS-SVR负荷预测模型的对比第56-67页
  · 神经网络现状第56页
  · 人工神经网络的学习方法第56-57页
  · BP人工神经网络第57-59页
    · 神经元模型—感知器第57-58页
    · BP神经网络模型的算法第58-59页
  · 神经网络预测模型第59-66页
    · 神经网络工具箱的介绍第59-60页
    · BP人工神经网络模型的搭建第60-64页
    · BP神经网络与支持向量机分析对比第64-66页
  · 本章小结第66-67页
总结与展望第67-68页
参考文献第68-72页
论文发表情况第72-73页
致谢第73页

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