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支持向量机结合远程相关性学习在磁暴Dst指数预报中的应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 磁层第9-12页
        1.1.1 磁层基本结构第9-11页
        1.1.2 磁暴第11-12页
    1.2 地磁指数第12-15页
        1.2.1 第一类地磁指数第12-13页
        1.2.2 第二类地磁指数第13-15页
    1.3 研究背景与意义第15页
    1.4 国内外研究进展第15-18页
    1.5 本文主要内容和章节安排第18-19页
第二章 数据与方法第19-25页
    2.1 数据来源第19-20页
    2.2 支持向量机第20-22页
    2.3 远程相关性学习第22-23页
    2.4 K折交叉验证第23-25页
第三章 SVM模型对磁暴事件的预报研究第25-33页
    3.1 SVM模型对所有磁暴事件预报结果及统计参数比较第28-30页
    3.2 SVM模型对不同级别磁暴事件预报结果对比第30-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第四章 DC-SVM模型对磁暴事件的预报研究第33-49页
    4.1 利用DC对太阳风参数进行特征筛选第33-34页
    4.2 DC-SVM模型对所有磁暴事件预报结果及统计参数比较第34-42页
    4.3 DC-SVM模型对不同级别磁暴事件预报结果对比第42-47页
    4.4 本章小结第47-49页
第五章 总结与展望第49-53页
    5.1 本文工作总结第49-50页
    5.2 本文创新点第50-51页
    5.3 未来工作展望第51-53页
参考文献第53-57页
作者简介第57-59页
致谢第59-61页

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