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基于岩爆监测的大数据分析模型
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
第1章 绪论第8-20页
    1.1 本论文研究的目的和意义第8-9页
    1.2 岩爆的国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 岩爆的定义及发生机理研究的国内外现状第9-11页
        1.2.2 岩爆预测研究的国内外现状第11-12页
        1.2.3 岩爆防治研究的国内外现状第12页
    1.3 大数据及其国内外研究现状第12-19页
        1.3.1 大数据的定义第13页
        1.3.2 大数据思维的三大特点第13-16页
        1.3.3 大数据分析中的数学工具第16-18页
        1.3.4 大数据在各行业及岩爆预测中的应用第18-19页
    1.4 研究内容第19-20页
第2章 参数估计与多元线性回归分析方法第20-29页
    2.1 引言第20页
    2.2 参数估计方法分析第20-21页
    2.3 多元线性回归分析第21-28页
        2.3.1 回归的释义与回归分析的作用第21页
        2.3.2 多元线性回归分析理论基础第21-27页
        2.3.3 逐步回归理论基础第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于参数估计的岩爆数据分析第29-38页
    3.1 引言第29页
    3.2 岩爆声发射数据模型检验第29-33页
        3.2.1 正态性检验第29-31页
        3.2.2 方差齐性检验第31-33页
    3.3 岩爆绝对能量预测第33-37页
        3.3.1 绝对能量均值的点估计与区间估计第33-34页
        3.3.2 绝对能量均值的曲线拟合第34-35页
        3.3.3 预测效果评估第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 基于多元线性回归分析的岩爆数据模型第38-57页
    4.1 引言第38页
    4.2 岩爆声发射实验数据的多元线性回归模型第38-44页
    4.3 BOX-COX变换下的多元线性回归模型第44-50页
        4.3.1 BOX-COX变换第44-45页
        4.3.2 BOX-COX变换下的逐步回归模型建立第45-48页
        4.3.3 逐步回归模型预测效果评估第48-50页
    4.4 基于Lasso算法的回归模型第50-55页
        4.4.1 Lasso算法介绍第50-51页
        4.4.2 Lasso算法下的回归模型建立第51-53页
        4.4.3 Lasso算法下回归模型的预测效果评估第53-55页
    4.5 BOX-COX变换下逐步回归和Lasso回归模型的预测效果比较第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
结论第57-58页
参考文献第58-60页
致谢第60页

 
论文编号BS3169278,这篇论文共60
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