基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究



基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究

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基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
1 绪论	第7-11 页
· 论文的研究意义与目的	第7-8 页
· 短期负荷预测研究现状	第8-10 页
· 论文所做的主要工作及各章内容安排	第10-11 页
2 负荷特性分析	第11-16 页
· 负荷的内在特性	第11-13 页
· 负荷变化的年周期性	第11-12 页
· 负荷变化的周周期性	第12 页
· 负荷变化的日周期性	第12-13 页
· 负荷的外在特性	第13-15 页
· 负荷外在特性的宏观特性	第14 页
· 负荷外在特性的微观特性	第14-15 页
· 小结	第15-16 页
3 时间序列信号的小波分析	第16-22 页
· 小波分析	第16-18 页
· 连续小波变换	第16 页
· 离散小波变换	第16-18 页
· 多分辨分析	第18-20 页
· 基本概念	第18 页
· 多分辨分析	第18-20 页
· Mallat算法	第20-21 页
· 将小波分解用于负荷预测的基本思想	第21 页
· 小结	第21-22 页
4 电力负荷数据处理	第22-32 页
· 基于自组织映射网络(SOM)的负荷日类型分析	第22-26 页
· SOM网络基本知识	第22-24 页
· SOM学习算法	第24-25 页
· 实验结果	第25-26 页
· 基于小波技术消除历史不良数据	第26-31 页
· 对冲击负荷造成的不良数据的处理	第26-29 页
· 对随机干扰数据的处理	第29-31 页
· 小结	第31-32 页
5 基于神经网络(ANN)的负荷预测	第32-44 页
· 神经网络基本理论	第32-34 页
· 基本知识	第32 页
· 学习算法(BP算法)	第32-34 页
· 数据的组织及ANN训练	第34-43 页
· 样本选择	第34-35 页
· 用于负荷预测的ANN结构	第35-39 页
· 模型的训练与测试	第39-43 页
· 小结	第43-44 页
6 基于小波变换和神经网络(WVNN)的负荷预测	第44-55 页
· 基于小波变换和神经网络(WVNN)的负荷预测模型	第44-53 页
· 基于小波的负荷预测的基本思想	第44-45 页
· 基于小波的负荷预测的建模	第45-46 页
· 各分量和重构序列的预测结果	第46-53 页
· 两种模型比较	第53-54 页
· 负荷预侧误差指标	第53-54 页
· 两种预侧模型效果比较	第54 页
· 小结	第54-55 页
7 总结与展望	第55-56 页
致谢	第56-57 页
攻读硕士学位期间完成论文	第57-58 页
参考文献	第58-60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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