| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 1 引言 | 第13-19页 |
| ·课题背景及研究目的 | 第13-14页 |
| ·论文的研究意义 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容和创新点 | 第15-17页 |
| ·全文的组织安排 | 第17-19页 |
| 2 文献综述 | 第19-41页 |
| ·数据挖掘概述 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的预测算法 | 第22-35页 |
| ·材料腐蚀预测研究 | 第35-40页 |
| ·材料腐蚀试验 | 第35-36页 |
| ·材料腐蚀预测的研究现状 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于梯度提升机的I-BRT算法及在腐蚀预测中的应用 | 第41-73页 |
| ·梯度提升机 | 第42-48页 |
| ·梯度提升机原理 | 第43-47页 |
| ·模型的解释性 | 第47-48页 |
| ·I-BRT算法 | 第48-55页 |
| ·损失函数选择 | 第48-51页 |
| ·I-BRT算法的随机性设置 | 第51-53页 |
| ·动态收缩系数 | 第53-55页 |
| ·I-BRT算法性能检验 | 第55-60页 |
| ·仿真数据集的实验 | 第55-58页 |
| ·模型参数选取的实验 | 第58-60页 |
| ·I-BRT算法在腐蚀预测中的应用 | 第60-71页 |
| ·腐蚀数据 | 第60-61页 |
| ·模型参数选择 | 第61-65页 |
| ·模型的解释与讨论 | 第65-69页 |
| ·I-BRT与其它算法的对比实验 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 4 基于Lasso方法的SALP算法及在腐蚀预测中的应用 | 第73-101页 |
| ·Lasso方法 | 第74-78页 |
| ·Lasso方法原理 | 第74-76页 |
| ·Lasso问题的解法 | 第76-78页 |
| ·SALP算法 | 第78-84页 |
| ·Adaptive Lasso方法及其改进 | 第78-80页 |
| ·SALP方法的实现 | 第80-84页 |
| ·仿真数据集的实验 | 第84-87页 |
| ·SALP算法在腐蚀预测中的应用 | 第87-100页 |
| ·碳钢土壤腐蚀数据 | 第87-88页 |
| ·SALP算法在碳钢土壤腐蚀预测的应用 | 第88-97页 |
| ·SALP算法与其他算法的性能比较 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 5 多层线性模型在腐蚀预测中的应用 | 第101-126页 |
| ·多层线性模型 | 第102-111页 |
| ·多层线性模型的基本原理 | 第103-105页 |
| ·多层线性模型的参数估计 | 第105-109页 |
| ·模型的参数检验 | 第109-111页 |
| ·应用多层线性模型预测DQ板腐蚀率 | 第111-121页 |
| ·腐蚀数据 | 第111-112页 |
| ·第一层方差同质的腐蚀预测模型 | 第112-119页 |
| ·第一层方差异质性的腐蚀预测模型 | 第119-121页 |
| ·模型性能评测 | 第121-125页 |
| ·模型预测性能 | 第121-123页 |
| ·与时间序列模型的比较 | 第123-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 6 面向纵向数据的RE-BET算法及在腐蚀预测中的应用 | 第126-152页 |
| ·混合效应模型 | 第126-131页 |
| ·混合效应模型与多层线性模型 | 第127页 |
| ·混合效应模型的原理 | 第127-131页 |
| ·RE-BET算法 | 第131-134页 |
| ·仿真数据集的实验 | 第134-144页 |
| ·仿真数据集 | 第134-137页 |
| ·仿真实验 | 第137-144页 |
| ·RE-BET算法在腐蚀预测中的应用 | 第144-151页 |
| ·本章小结 | 第151-152页 |
| 7 结论 | 第152-155页 |
| ·研究内容总结 | 第152-153页 |
| ·未来工作展望 | 第153-155页 |
| 参考文献 | 第155-167页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第167-170页 |
| 学位论文数据集 | 第170页 |
