声明
第一章 绪论
1.1研究背景与研究意义
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3研究内容
1.4技术路线
1.5文章结构
第二章 相关理论算法与软件
2.1数据挖掘
2.1.1数据挖掘的过程
2.1.2数据挖掘的方法
2.1.3数据挖掘的应用
2.2多元线性回归
2.2.1多元线性回归定义
2.2.2多元线性回归算法
2.2.3主成分多元回归分析
2.2.4多元回归建模流程
2.3数理统计
2.4本章小结
第三章 RBF神经网络算法及模型优化
3.1 RBF神经网络的选取
3.2 RBF神经网络
3.2.1 RBF神经网络概念
3.2.2 RBF神经网络学习
3.2.3 RBF神经网络的不足
3.3牧草产草量组合预测模型的提出
3.3.1模型优化的方法
3.3.2牧草产草量组合预测模型的特点
3.4牧草产草量组合预测模型的建立
3.4.1数据预处理
3.4.2 残差拟合
3.4.3 牧草产草量组合预测模型的建立
3.5本章小结
第四章 优化模型应用与比较
4.1数据获取
4.2多元回归分析模型预测牧草产量
4.3主成分回归分析预测牧草产草量
4.4 RBF神经网络模型预测牧草产草量
4.5牧草产草量组合预测模型预测牧草产草量
4.6方法比较
4.7本章小结
结论
展望
参考文献
作者简介
致谢
