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基于机器学习的河流铈异常预测模型.docx

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基于机器学习的河流铈异常预测模型

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基于机器学习的河流铈异常预测模型(1)......................4

内容描述................................................4

1.1研究背景...............................................4

1.2研究目的与意义.........................................5

1.3文献综述...............................................5

机器学习基础............................................6

2.1机器学习概述...........................................7

2.2常见机器学习算法.......................................8

2.2.1监督学习算法.........................................9

2.2.2无监督学习算法......................................10

2.2.3强化学习算法........................................11

河流铈异常预测模型构建.................................12

3.1数据收集与预处理......................................13

3.1.1数据来源............................................14

3.1.2数据预处理方法......................................15

3.2特征工程..............................................16

3.2.1特征提取............................................16

3.2.2特征选择............................................18

3.3模型选择与训练........................................19

3.3.1模型选择依据........................................20

3.3.2模型训练过程........................................21

3.4模型评估与优化........................................21

3.4.1评估指标............................................22

3.4.2模型优化方法........................................23

实验与分析.............................................24

4.1实验数据..............................................25

4.2实验设计..............................................25

4.2.1实验分组............................................26

4.2.2实验参数设置........................................27

4.3实验结果..............................................28

4.3.1模型预测结果........................................28

4.3.2结果分析............................................29

模型应用与展望.........................................30

5.1模型在实际应用中的价值................................31

5.2模型局限性分析........................................31

5.3未来研究方向..........................................32

基于机器学习的河流铈异常预测模型(2)..

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