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基于机器学习的河流铈异常预测模型
目录
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)..