改进果蝇算法优化支持向量机回归的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及问题 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术和算法研究 | 第16-32页 |
| 2.1 支持向量机的基本理论研究 | 第16-17页 |
| 2.2 支持向量机分类 | 第17-23页 |
| 2.2.1 线性可分支持向量机 | 第17-19页 |
| 2.2.2 线性支持向量机 | 第19-20页 |
| 2.2.3 非线性支持向量机与核函数 | 第20-23页 |
| 2.3 支持向量机回归 | 第23-25页 |
| 2.4 果蝇算法 | 第25-28页 |
| 2.5 遗传算法 | 第28-29页 |
| 2.6 粒子群算法 | 第29-31页 |
| 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于改进的果蝇算法优化支持向量机回归 | 第32-41页 |
| 3.1 果蝇算法的特点 | 第32页 |
| 3.2 果蝇算法的参数选取 | 第32-35页 |
| 3.2.1 果蝇的初始位置 | 第33页 |
| 3.2.2 果蝇的迭代次数 | 第33页 |
| 3.2.3 果蝇的种群大小 | 第33-34页 |
| 3.2.4 果蝇的搜索步长 | 第34-35页 |
| 3.3 果蝇算法的改进 | 第35-37页 |
| 3.4 评估方法 | 第37-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于改进的果蝇算法应用案例 | 第41-64页 |
| 4.1 磨溪气田集气管道内腐蚀预测案例 | 第41-51页 |
| 4.2 上证指数的开盘指数预测案例 | 第51-62页 |
| 4.3 应用案例结果综合分析 | 第62页 |
| 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第70页 |
