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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多源异构大数据机器学习的风险预测方法研究
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基于多源异构大数据机器学习的风险预测方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 研究背景与意义第7-11页
    1.2 研究内容及创新点第11-13页
2 基于时序关联大数据的风险预测方法第13-25页
    2.1 研究背景和意义第13-15页
    2.2 搜索引擎大数据驱动的疫情风险预测第15-18页
        2.2.1 真实监测数据第15-16页
        2.2.2 搜索引擎数据第16-18页
    2.3 基于隐马尔科夫模型的疫情风险预测第18-19页
    2.4 实验对比与结果分析第19-23页
    2.5 本章小结第23-25页
3 基于时空关联大数据的风险预测方法第25-43页
    3.1 研究背景和意义第25-28页
    3.2 异构大数据驱动的疫情风险预测第28-31页
        3.2.1 流感真实监测数据第28页
        3.2.2 国际航班数据第28-30页
        3.2.3 谷歌搜索趋势数据第30页
        3.2.4 互联网新闻数据第30-31页
    3.3 基于多元隐马尔科夫模型的疫情风险预测第31-35页
        3.3.1 流感疫情爆发风险状态第31-33页
        3.3.2 多元隐马尔科夫模型第33-34页
        3.3.3 用于疫情实时监测的参数训练第34页
        3.3.4 预测未被监测的流感爆发风险第34-35页
    3.4 实验对比与结果分析第35-40页
        3.4.1 流感爆发风险实时监测和预测结果第36-37页
        3.4.2 未监测时间段的流感爆发风险监测结果第37-39页
        3.4.3 与其他方法的对比实验结果第39-40页
    3.5 本章小结第40-43页
4 基于异构大数据深度学习的风险预测方法第43-57页
    4.1 研究背景和意义第43-44页
    4.2 异构大数据驱动的金融风险预测第44-48页
        4.2.1 小麦价格相关数据第44-46页
        4.2.2 股票价格相关数据第46页
        4.2.3 比特币价格相关数据第46-48页
    4.3 基于深度学习马尔科夫模型的风险预测第48-51页
        4.3.1 循环神经网络的前向计算过程第48-49页
        4.3.2 循环神经网络随时间的反向传播过程第49-51页
    4.4 实验对比与结果分析第51-56页
        4.4.1 小麦价格预测结果第51-52页
        4.4.2 股票价格预测结果第52-55页
        4.4.3 比特币价格预测结果第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
5 结论与展望第57-61页
    5.1 主要结论第57-58页
    5.2 讨论与展望第58-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-67页
附录第67页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第67页
    B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及得奖情况第67页

 
 
论文编号BS4054933,这篇论文共67
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