基于Boosting梯度下降理论的时间序列建模方法

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在预测问题中有很多实际问题具有时间序列特性,如何分析并建立合理的时间序列预测模型具有重要的理论价值与广泛的应用前景.随着对时间序列研究的逐步深入,时间序列预测模型变得越来越复杂,建模过程对设计技巧依赖性越来越强.如何设计一种不依赖于操作者的能力和经验,并且具有良好效果的建模方法呢?本文在集成学习理论的基础上,提出了基于Boosting梯度下降理论的自回归模型集成(AREnsembleLearning,AREL)建模法,从理论上分析并论证了该建模法的有效性.为了避免AREL精确拟合每一个训练样本点,在
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采用溶胶-凝胶法制备了全氟磺酸/二氧化硅(PFSA/SiO2)复合催化剂.调整PFSA与TEOS的配比,可制得不同PFSA负载量的复合催化剂.将PFSA含量分别为5%,13%,20%和40%的催化剂记为PFSA-5,PFSA-13,PFSA-20和PFSA-40.四种催化剂的等温线均属于Ⅳ型等温线,PFSA-5,PFSA-13和PFSA-20催化剂属H1型滞后环,而PFSA-40催化剂属H2型滞后
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研究了北京市污水处理厂中全氟化合物的污染水平.分别对北京市主要的七个污水处理厂的进出口污水和污泥样品进行了季节性采样,并对样品中的9种全氟化合物进行系统性分析,结果表明在所有的污泥和污水样品中均检测到一定浓度的全氟化合物.污水中主要的全氟化合物是全氟辛酸(PFOA),而在污泥中则为全氟辛烷磺酸(PFOS).在进口污水中,全氟化合物总浓度是2.88~176ng/L,出口污水中是5.48~498ng/
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