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基于协整理论的数据挖掘在降水预测中的研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-18页
    1.1 研究背景第7页
    1.2 研究现状第7-11页
    1.3 协整理论概述第11-13页
        1.3.1 协整理论的提出第11页
        1.3.2 E-G检验法第11-12页
        1.3.3 向量自回归模型第12页
        1.3.4 Johansen协整检验第12-13页
    1.4 数据挖掘简述第13-16页
        1.4.1 支持向量机第13-15页
        1.4.2 智能优化算法第15-16页
    1.5 评估标准第16-17页
    1.6 文章结构第17-18页
第二章 基于协整理论的联合模型在干旱区降水预测的应用第18-26页
    2.1 前言第18页
    2.2 相关算法――鲸鱼优化第18-19页
    2.3 联合模型的构建第19-20页
    2.4 仿真及其结果第20-25页
        2.4.1 研究对象第20页
        2.4.2 数据集的选择第20-21页
        2.4.3 协整检验及分析第21-22页
        2.4.4 预测结果第22-24页
        2.4.5 模型比较第24-25页
    2.5 小结与讨论第25-26页
第三章 基于协整理论的联合模型在湿润区降水预测的应用第26-35页
    3.1 前言第26页
    3.2 相关算法――极限学习机第26-27页
    3.3 联合模型的构建第27-28页
    3.4 仿真及其结果第28-33页
        3.4.1 研究区域概况第28页
        3.4.2 试验数据集选取第28-30页
        3.4.3 协整检验及其分析第30-31页
        3.4.4 模型预测结果第31-32页
        3.4.5 模型比较第32-33页
    3.5 小结与讨论第33-35页
第四章 结论第35-36页
参考文献第36-39页
在学期间科研成果第39-40页
致谢第40页

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