| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的背景、目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 支持向量机国内外研究综述 | 第8-9页 |
| 1.3 支持向量回归机理论 | 第9-12页 |
| 1.4 论文的主要成果和内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基于SVR的多变量电力消费预测 | 第13-16页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 样本数据选取与来源 | 第13页 |
| 2.3 数据归一化处理 | 第13-14页 |
| 2.4 电力预测实验步骤 | 第14页 |
| 2.5 电力预测实验结果 | 第14-16页 |
| 第3章 基于SVR模型的房价预测 | 第16-19页 |
| 3.1 引言 | 第16页 |
| 3.2 数据的选取 | 第16-17页 |
| 3.3 房价预测实验结果 | 第17-19页 |
| 第4章 基于组合模型和多尺度核函数模型的股票价格预测 | 第19-30页 |
| 4.1 引言 | 第19-20页 |
| 4.2 小波分析 | 第20-24页 |
| 4.3 多尺度核函数 | 第24-25页 |
| 4.4 ARIMA-SVR模型的实验 | 第25-28页 |
| 4.5 多尺度核函数模型的实验 | 第28-30页 |
| 第5章 总结与展望 | 第30-31页 |
| 5.1 本文总结 | 第30页 |
| 5.2 今后展望 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-38页 |
| 致谢 | 第38-41页 |
| 在学期间的科研情况 | 第41页 |