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基于“二次分解—集成”学习范式及组合优化算法的预测技术研究与应用

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 问题研究意义与背景第7-8页
    1.2 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测方法研究第8-10页
        1.2.1 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测方法和研究现状第8-10页
        1.2.2 悬浮颗粒物PM_(2.5)浓度预测中存在的问题第10页
    1.3 本文的研究内容第10-11页
    1.4 本文创新点第11-12页
第二章 分解算法及组合优化算法的理论研究第12-20页
    2.1 WPD分解算法第12-13页
    2.2 CEEMD分解算法第13-14页
    2.3 PSR基于C-C方法第14-16页
    2.4 LSSVR预测算法第16-17页
    2.5 CPSOGSA组合优化算法第17-20页
        2.5.1 PSO群体智能优化算法第17-18页
        2.5.2 GSA启发式优化算法第18-19页
        2.5.3 CPSOGSA组合优化算法第19-20页
第三章 基于SD-LSSVR-CPSOGSA的“二次分解-集成”预测框架第20-23页
    3.1“分解-集成”预测框架第20-21页
    3.2 基于SD-LSSVR-CPSOGSA的“二次分解-集成”预测框架第21-22页
    3.3 本章小结第22-23页
第四章 实证研究第23-33页
    4.1 数据描述和分析第23页
    4.2 预测性能评估标准第23-24页
    4.3 实验设计第24-26页
        4.3.1 二次分解算法第24-25页
        4.3.2 LSSVR模型参数选择第25-26页
    4.4 实验结果分析第26-32页
        4.4.1 沈阳预测结果分析第28-30页
        4.4.2 成都预测结果分析第30-32页
    4.5 本章小结第32-33页
第五章 结论与展望第33-35页
    5.1 结论第33页
    5.2 展望第33-35页
参考文献第35-39页
硕士期间完成的工作第39-40页
致谢第40页

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