基于混沌理论和支持向量回归的铀资源价格预测

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
1 绪论	第7-13页
·研究背景和研究意义	第7-8页
·国内外相关研究综述	第8-10页
·论文的主要研究内容	第10-13页
2 支持向量机及参数优化	第13-27页
·支持向量机	第13-19页
·支持向量机概述	第13-15页
·支持向量机基本原理	第15-19页
·常用的核函数	第19页
·粒子群算法	第19-26页
·粒子群算法的概述	第19-21页
·粒子群优化算法的原理和流程	第21-24页
·粒子群优化算法的参数设置	第24-26页
·基于粒子群算法的支持向量机参数优化方法	第26-27页
3 基于混沌理论和 SVR 的铀资源价格预测	第27-39页
·实验数据的选取	第27页
·相空间重构	第27-31页
·相空间重构	第27-30页
·模型的误差指标	第30-31页
·铀资源价格预测的 RBF 神经网络模型	第31-35页
·铀资源价格预测的 SVR 模型	第35-39页
4 基于粒子群算法的国际铀资源价格 SVR 预测	第39-47页
·支持向量回归机参数	第39-40页
·国际铀资源价格预测的 PSO-SVR 模型建立	第40-44页
·仿真结果与分析	第44-47页
5 总结与展望	第47-49页
·总结	第47页
·展望	第47-49页
致谢	第49-51页
参考文献	第51-55页
攻读硕士学位期间发表的主要论文	第55页