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,
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