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基于噪声特性的回归模型研究 版权信息
- ISBN:9787561291108
- 条形码:9787561291108 ; 978-7-5612-9110-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
基于噪声特性的回归模型研究 内容简介
本书分为13章,内容包括机器学习理论基础、回归模型理论基础、基于噪声特性的核岭回归模型、基于噪声特性的V-支持向量回归模型等。
基于噪声特性的回归模型研究 目录
机器学略
回归问题
1.4 本章小结
参考文献,
第2章回归模型理论基础
岭回归模型
2.2 ?一支持向量回归模型
2.3V-支持向量回归模型
2.4高斯噪声特的v一支持向量回归模型
2.5近端支持向量回归模型
损失函数
预测能评价指标
2.8本章小结
参考文献
第3章基于噪声特的核岭回归模型
3.1风速数据集工的数据分析.
3.2噪声特的核岭回归模型结构
算法设计
3.4实验分析
本章小结
参考文献.
基于噪声特的v-支持向量回归模型
噪声特的vー支持向量回归模型结构
4.2算法设计,
4.3实验分析
4.4本章小结,
参考文献.
第5章基于异方差噪声特的V一支持向量回归模型
5.1风速数据集1、II的数据分析
5.2异方差噪声特的v-支持向量回归
5.3算法设计.
5.4本章小结
参考文献
第6章基于异方差高斯噪声特的近端核回归模型
6.1基于异方差高斯噪声的近端核岭回归模型
6.2 PLSSVR-HGN 算法设计
模型应用
6.4本章小结
参考文献
第7章基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型
混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型
7.2混合高斯-拉普拉斯同方差噪声特的核岭回归模型
7.3基于混合高斯-拉普拉斯异方差噪声特的核岭回归模型..
7.4基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型的应用
7.5本章小结
参考文献
第8章基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的V-支持向量回归模型
8.1混合高斯-拉普拉斯噪声特的vー支持向量回归机模型.......
9818.2混合高斯-拉普拉斯异方差噪声特的v-支持向量回归机
8.3混合高斯-拉普拉斯噪声特的v一支持向量分类机模型
8.4混合高斯-拉普拉斯噪声特的v-支持向量回归机模型的1
8.5本章小结
参考文献
第9章基于高斯噪声特区间v-支持向量回归机
Gaussian噪声影响的Vー支持向量回归模型
9.2 Gaussian噪声特区间V-支持向量回归机
9.3本章小结
参考文献
第10章基于截断2-范数损失函数的鲁棒极限学归模型
极限学/p>
10.2基于截断2-范数损失函数的鲁棒极限学/p>
数值实验
10.4本章小结
参考文献
第11章粗糙E-支持向量回归模型
11.1基础知识
11.2粗糙?-支持向量回归模型
11.3本章小结
参考文献
基于噪声特的回归模型在风速预报中的应用
N-KRR模型在短期风速预报中的应用
12.2 N-SVR模型在短期风速预报中的应用
12.3 HGN-SVR模型在短期风速预报中的应用..
12.4 PLSSVR-HGN 模型在短期风速预报中的应用,
12.5本章小结
参考文献
第13结与展望
研究展望
;
展开全部
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