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基于支持向量机的经济预警方法研究
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基于支持向量机的经济预警方法研究
论文目录
第一章 绪论
第1-15 页
· 引言
第8 页
· 宏观经济预警研究综述
第8-12 页
· 选题背景与意义
第12-13 页
· 研究内容和组织结构
第13-15 页
第二章 宏观经济预警系统
第15-28 页
· 引言
第15 页
· 经济预警过程
第15-17 页
· 传统预警系统
第17-18 页
· 典型预警系统分析
第18-22 页
· 传统预警理论框架评析
第22-23 页
· 现代预警系统
第23-27 页
· 本章小结
第27-28 页
第三章 统计学习理论和支持向量机
第28-39 页
· 机器学习和统计学习理论
第28-29 页
· 支持向量机
第29-34 页
· 支持向量机研究现状
第34-38 页
· 本章小结
第38-39 页
第四章 支持向量分类预警方法
第39-46 页
· 经济预警与模式分类
第39-40 页
· SVC经济预警原理
第40-42 页
· 预警模型选择
第42-43 页
· SVC预警实例
第43-44 页
· 本章小结
第44-46 页
第五章 不确定性支持向量分类预警方法
第46-58 页
· 前言
第46 页
· 支持向量分类预警系统
第46-47 页
· 不确定性支持向量分类预警模型
第47-50 页
· USVC与FSVM的关系
第50-52 页
· 数据试验
第52-55 页
· 本章小结
第55-58 页
第六章 有序支持向量回归预警方法
第58-74 页
· 前言
第58 页
· OSVR预警原理
第58-64 页
· 不确定性OSVR预警模型
第64-68 页
· 模糊OSVR预警模型
第68-73 页
· 本章小结
第73-74 页
第七章 经济预警指标选择
第74-80 页
· 前言
第74 页
· 预警指标选择原理
第74-78 页
· 数据试验
第78 页
· 结束语
第78-80 页
第八章 核方法在预警系统中的应用
第80-95 页
· 前言
第80-81 页
· 支持向量回归
第81-86 页
· 基于SVR的时间序列预测方法
第86-88 页
· 一种新的综合评价方法:KPCA
第88-94 页
· 本章小结
第94-95 页
第九章 结论与建议
第95-97 页
致谢
第97-98 页
参考文献
第98-106 页
个人简介
第106页
本篇论文共
106
页,
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