超高维自由模型下的特征筛选研究及应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 超高维特征筛选 | 第11-13页 |
| 1.2.2 城市空气质量统计预报 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 超高维一致性独立特征筛选 | 第17-45页 |
| 2.1 一致性特征筛选指标(UFS) | 第17-20页 |
| 2.1.1 响应变量为类别变量 | 第17-19页 |
| 2.1.2 响应变量为连续变量 | 第19-20页 |
| 2.2 准确筛选性质 | 第20-23页 |
| 2.3 数值模拟 | 第23-32页 |
| 2.4 实例分析 | 第32-34页 |
| 2.5 理论证明 | 第34-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 特征筛选在大气污染物浓度预报中的应用 | 第45-69页 |
| 3.1 研究方法 | 第45-49页 |
| 3.1.1 距离相关系数 | 第45-47页 |
| 3.1.2 支持向量机回归 | 第47-48页 |
| 3.1.3 预测效果评估 | 第48-49页 |
| 3.2 大气污染物浓度日均值预报 | 第49-58页 |
| 3.2.1 资料和方法 | 第49-50页 |
| 3.2.2 预报效果实例分析 | 第50-57页 |
| 3.2.3 小结 | 第57-58页 |
| 3.3 大气污染物浓度小时均值预报 | 第58-66页 |
| 3.3.1 资料和方法 | 第58-60页 |
| 3.3.2 结果和讨论 | 第60-65页 |
| 3.3.3 小结 | 第65-66页 |
| 3.4 建立长三角空气质量统计预报系统 | 第66-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 4.1 结论 | 第69页 |
| 4.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录一 致谢 | 第76-77页 |
| 附录二 个人简介 | 第77-78页 |
