| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 关键技术研究 | 第12-29页 |
| 2.1 相关性分析方法研究 | 第12-15页 |
| 2.1.1 Pearson相关性分析 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Spearman相关性分析 | 第13页 |
| 2.1.3 灰色关联分析 | 第13-15页 |
| 2.1.4 三种相关性分析方法比较 | 第15页 |
| 2.2 回归算法研究 | 第15-28页 |
| 2.2.1 支持向量回归机 | 第17-22页 |
| 2.2.2 高斯过程回归 | 第22-24页 |
| 2.2.3 BP神经网络 | 第24-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 手机上网满意度与网络指标的相关性分析 | 第29-39页 |
| 3.1 网络指标介绍 | 第29-31页 |
| 3.2 相关性分析 | 第31-38页 |
| 3.2.1 研究数据介绍和预处理过程 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于灰色关联度和可变时间窗.的相关性分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3 相关结果及结论 | 第34-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 手机上网满意度与网络指标回归模型建立 | 第39-51页 |
| 4.1 回归模型训练流程概述 | 第39-40页 |
| 4.2 基于支持向量回归机的回归模型 | 第40-43页 |
| 4.3 基于高斯过程回归的回归模型 | 第43-46页 |
| 4.4 基于神经网络的回归模型 | 第46-48页 |
| 4.5 回归模型比较及结论 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 全文总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |