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基于进化寻优的ARMA模型聚合/解聚方法及其在电力系统负荷预报中的应用

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基于进化寻优的ARMA模型聚合/解聚方法及其在电力系统负荷预报中的应用
论文目录
 
第一章 绪论第1-21 页
  1.1 复杂系统建模及仿真研究的现状第9-12 页
  1.2 多分辨率建模及模型聚合/解聚的理论和实践意义第12-15 页
  1.3 多分辨率建模及模型聚合/解聚的国内外发展现状第15-18 页
  1.4 时间序列建模及其在电力系统负荷预报中的应用概况第18-21 页
第二章 时间序列建模的理论和方法第21-32 页
  2.1 时间序列建模的基本原理第21-23 页
  2.2 时间序列建模的方法和实现过程第23-29 页
    2.2.1 时间序列的平稳化第24-25 页
    2.2.2 ARMA模型阶数和参数的辨识第25-27 页
    2.2.3 AR模型与ARMA模型之间的等值转换第27-29 页
  2.3 ARMA模型的预报能力第29-32 页
第三章 多分辨率建模第32-41 页
  3.1 多分辨率建模的基本原理第32-34 页
  3.2 多分辨率建模的两类实现方法第34-38 页
  3.3 多分辨率建模的实例仿真第38-41 页
第四章 多分辨率ARMA模型的聚合第41-48 页
  4.1 ARMA模型的聚合原理第41-43 页
  4.2 ARMA模型结构和参数聚合的实现方法第43-46 页
  4.3 实例仿真第46-48 页
第五章 ARMA模型解聚的原理和方法第48-63 页
  5.1 ARMA模型解聚的基本原理第48-55 页
    5.1.1 解聚ARMA模型阶数的初步确定第49-50 页
    5.1.2 解聚模型参数的初步确定第50-51 页
    5.1.3 ARMA模型解聚的基本原理第51-53 页
    5.1.4 解聚ARMA模型平稳性与可逆性的判断第53-54 页
    5.1.5 节省原理的应用第54-55 页
  5.2 遗传算法及其在ARMA模型解聚中的应用第55-58 页
  5.3 基于遗传算法的ARMA模型解聚算法(DISARMA/GAs)第58-60 页
  5.4 实例仿真第60-63 页
第六章 ARMA模型的聚合/解聚方法在电力系统负荷预报中的应用第63-84 页
  6.1 电力系统负荷预报的特点第63-64 页
  6.2 电力系统负荷数据序列的层次趋势信息的分解第64-67 页
  6.3 ARMA模型的聚合方法在负荷预报中的应用第67-79 页
  6.4 ARMA模型的解聚方法在电力系统负荷预报中的应用第79-84 页
第七章 结语第84-86 页
  7.1 研究成果和体会第84-85 页
  7.2 需要进一步研究的问题及发展前景展望第85-86 页
参考文献第86-89 页
致谢第89页

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