基于机器学习的太阳能电池光电转化效率预侧模型研究及系统实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 太阳能电池简介 | 第7-8页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 智能计算方法 | 第11-19页 |
| 2.1 数据集划分算法SPXY | 第11页 |
| 2.2 特征选择方法 | 第11-15页 |
| 2.2.1 多元线性回归 | 第12-13页 |
| 2.2.2 顺序前向搜索 | 第13-14页 |
| 2.2.3 顺序后向搜索 | 第14页 |
| 2.2.4 +N-n法 | 第14-15页 |
| 2.2.5 平均影响值 | 第15页 |
| 2.3 回归建模方法 | 第15-16页 |
| 2.3.1 支持向量机 | 第15-16页 |
| 2.3.2 级联模型 | 第16页 |
| 2.4 模型验证准则 | 第16-19页 |
| 第三章 预测太阳能电池光电转化效率 | 第19-28页 |
| 3.1 数据集 | 第19页 |
| 3.2 量子化学计算 | 第19页 |
| 3.3 实验结果 | 第19-28页 |
| 3.3.1 特征选择 | 第19-22页 |
| 3.3.2 回归模型 | 第22-28页 |
| 第四章 太阳能电池光电转化效率预测系统 | 第28-40页 |
| 4.1 相关技术概述 | 第28页 |
| 4.2 需求分析 | 第28-30页 |
| 4.3 总体功能设计 | 第30-31页 |
| 4.4 工作流程图设计 | 第31-32页 |
| 4.5 数据库设计 | 第32-36页 |
| 4.6 页面设计 | 第36-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40-41页 |
| 5.2 展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
