农业数据异常检验模型构建及实证分析

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摘要

第一章 引言

1．1 论文研究背景

1．2 论文研究意义

1．3 国内外研究现状

1．3．2 异常数据检验研究现状

1．4．论文研究内容与研究方法

1．4．2 论文研究方法

1．5 论文创新点

1．6 论文技术路线

第二章 基本理论

2．1 Benford定律

2．1．2 Benford定律的内容

2．1．3 显著性检验方法

2．1．4 Benford定律应用不足

2．2 支持向量机

2．2．1 支持向量机

2．2．2 支持向量回归

2．2．3 核函数

2．2．4 参数优化算法理论

2．2．5 支持向量机应用不足

2．3 本章小结

第三章 Benford-SVR异常数据检验模型构建

3．1 异常点基本概念

3．2 Benford-SVR异常数据检验模型构建过程中的关键问题

3．2．1 数据预处理

3．2．2 变量选取

3．2．4 PSO算法优化参数

3．3．Benford-SVR异常数据检验模型构建及流程

3．4 本章小结

第四章 Benford-SVR模型实证分析—农业气象数据

4．1 数据来源

4．2 数据预处理

4．2．1 关键指标选取

4．3 Benford定律筛选异常数据池

4．3．1 时间维度检验

4．3．2 空间维度检验

4．3．3 时空交错维度检验

4．4 SVR挖掘异常数据

4．4．1 确定训练集

4．4．2 异常数据挖掘

4．5 本章小结

第五章 Benford-SVR模型实证分析—农业生产数据

5．1 数据来源

5．2 数据预处理

5．2．2 关键指标选取

5．3 Benford定律筛选异常数据池

5．3．1 整体检验样本集

5．3．2 时间维度检验

5．3．3 空间维度检验

5．4 SVR挖掘异常数据

5．4．1 确定训练集

5．4．2 异常数据挖掘

5．5 与BP神经网络对比

5．6 本章小结

第六章 总结及展望

6．1 主要结论

6．2 研究展望

参考文献

致谢

作者简历