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上海燃气负荷中长期预测方法研究

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上海燃气负荷中长期预测方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-19页
  · 课题的背景及意义第11-13页
    · 课题背景第11页
    · 研究的意义第11-13页
  · 燃气负荷预测概述第13-17页
    · 燃气负荷预测的分类第13页
    · 国外研究概述第13-14页
    · 国内研究概述第14-15页
    · 燃气负荷预测研究的主要方法第15-17页
  · 本论文的主要工作第17-18页
  · 本章小结第18-19页
第二章 燃气负荷影响因素的相关性分析第19-25页
  · 相关理论第19页
  · 相关分析理论的介绍第19-20页
  · 上海燃气负荷及其影响因素变化分析第20-22页
  · 影响因素的双相关性分析第22-23页
  · 影响因素偏相关分析第23-24页
  · 分析结论第24-25页
第三章 回归分析法和 BP 神经网络模型第25-35页
  · 回归分析法第25-28页
    · 多元线性回归方程第25-27页
    · 最小二乘回归分析的年负荷预测第27-28页
  · 人工神经网络第28-34页
    · BP 网络结构和学习规则第28-31页
    · BP 神经网络验证实验第31-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 基于改进的遗传算法和带连接开关的神经网络的年负荷预测第35-48页
  · 遗传算法第35-40页
    · 种群初始化第36-37页
    · 评估第37页
    · 选择第37-38页
    · 遗传操作的运行机制第38-40页
  · 用改进的遗传算法调整带有连接开关的神经网络第40-47页
    · 带有链接开关的神经网络第40-42页
    · 参数和结构的调整第42页
    · 改进的遗传算法和带连接开关的神经网络模型的建立第42-47页
  · 本章小结第47-48页
第五章 基于模式搜索-自适应神经模糊推理系统的年负荷预测第48-66页
  · 概述第48页
  · 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)第48-54页
    · ANFIS 结构第49-51页
    · ANFIS 原理第51-54页
  · 模式搜索算法介绍第54-57页
    · 模式搜索算法的内容第55-56页
    · 模式搜索算法术语第56页
    · 模式搜索算法的停止条件第56-57页
  · 年度负荷预测实验及结果对比分析第57-66页
    · ANFIS 模型的构建及预测第57-59页
    · 模式搜索-自适应神经模糊推理系统模型的建立第59-64页
    · 本章的方法与改进前的 ANFIS 模型的对比分析第64-66页
第六章 总结与展望第66-68页
  · 工作总结第66页
  · 主要创新点第66-67页
  · 展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士期间取得的研究成果第72 页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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