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一种新型动态人工鲸鱼算法的研究及在时间序列预测中的应用

中文摘要第3-5页
Abstract第5-6页
绪论第9-13页
    1 课题的目的和意义第9-10页
    2 国际国内研究状况和进展第10-12页
    3 论文各部分的主要内容第12-13页
第一章 鲸鱼优化算法概论第13-17页
    1.1 座头鲸行为描述第13-14页
    1.2 集群与集群智能第14页
    1.3 动物自洽体第14-15页
    1.4 人工鲸鱼模式第15-17页
        1.4.1 视觉第15页
        1.4.2 鲸鱼行为分析第15-16页
        1.4.3 人工鲸鱼第16页
        1.4.4 问题的解决第16-17页
第二章 基本鲸鱼优化算法第17-24页
    2.1 前言第17-18页
    2.2 人工鲸鱼模型第18-20页
        2.2.1 假设与定义第18页
        2.2.2 行为描述第18-20页
    2.3 模型的实现第20-21页
    2.4 改进后的人工鲸鱼算法第21页
    2.5 仿真实验研究第21-24页
        2.5.1 实验设计第21-22页
        2.5.2 实验对照第22-24页
第三章 人工鲸鱼算法的改进算法第24-27页
    3.1 改进的人工鲸鱼算法第24-25页
        3.1.1 淘汰机制第24页
        3.1.2 竞争机制第24页
        3.1.3 仿真结果第24-25页
    3.2 对视野的改进第25页
    3.3 高阶行为模式第25-26页
    3.4 本章小结第26-27页
第四章 人工鲸鱼算法的应用研究第27-48页
    4.1 引言第27页
    4.2 模型理论第27-34页
        4.2.1 全连接后向传播理论第27-28页
        4.2.2 卷积神经网络第28-30页
        4.2.3 局部连接神经网络理论第30-34页
    4.3 模型实现第34-37页
        4.3.1 结构第34-36页
        4.3.2 HRCNN-WOA的结构第36-37页
    4.4 实验设计第37-39页
        4.4.1 数据第37-38页
        4.4.2 实验设计第38-39页
    4.5 实验Ⅰ第39-43页
    4.6 实验Ⅱ第43-45页
    4.7 实验Ⅲ第45-48页
第五章 对训练模式的讨论第48-53页
    5.1 预测模型中的训练模式第48页
    5.2 参数学习第48-49页
    5.3 实验Ⅳ第49-53页
第六章 结语第53-55页
    6.1 主要研究结果第53-54页
    6.2 尚待研究的问题第54-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
在研期间发表的论文第61页

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