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混沌识别SVM组合模型在水库径流预测中的应用
目录
混沌识别SVM组合模型在水库径流预测中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．4
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
相关理论与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1混沌理论简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2SVM分类器原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3组合模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2数据归一化与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
混沌识别SVM组合模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1混沌识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2SVM分类器训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3组合模型权重分配与决策规则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.1评估指标选择与计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.2模型性能测试与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.3结果可靠性检验与敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.1案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
6.2模型应用过程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
6.3预测结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.2存在问题与不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
7.3未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
混沌识别SVM组合模型在水库径流预测中的应用（2）．．．．．．．．．．．．39
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.3.1水库径流预测技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
1.3.2混沌理论在径流预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.3.3支持向量机在预测模型中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
混沌识别与SVM组合模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
2.1混沌识别方法．．．．．．．．．
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