基于数据挖掘的短期负荷预测—硕士毕业论文下载



基于数据挖掘的短期负荷预测

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基于数据挖掘的短期负荷预测

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-17页
1.1 短期负荷预测的目的与意义	第8-9页
1.1.1 负荷预测是关系国计民生的大事	第8-9页
1.1.2 负荷预测保证国民经济有计划按比例地发展	第9页
1.1.3 负荷预测是电力工业企业各项计划的基础	第9页
1.2 短期负荷预测的国内外研究综述	第9-16页
1.3 本文所完成的主要工作	第16-17页
第2章短期负荷预测原理和主要问题分析	第17-20页
2.1 预测的起源	第17页
2.2 短期负荷预测原理	第17-18页
2.2.1 一般原理	第17-18页
2.2.2 基本原则	第18页
2.2.3 基本要求	第18页
2.3 短期负荷预测遵循理念	第18-19页
2.4 短期负荷预测存在的问题	第19页
2.5 本章小结	第19-20页
第3章数据挖掘理论及负荷影响因素	第20-32页
3.1 数据挖掘的用途	第20页
3.2 数据挖掘的流程	第20-21页
3.3 数据挖掘的步骤	第21-23页
3.4 数据挖掘在电力负荷预测中的分类、预测过程	第23-25页
3.5 数据挖掘中相关算法	第25-27页
3.5.1 多元线性回归	第25页
3.5.2 逐步线性回归	第25-26页
3.5.3 神经网络	第26-27页
3.6 对负荷的相关影响因素	第27-29页
3.6.1 PM2.5 及其对负荷的影响	第27-28页
3.6.2 温度对负荷预测的影响	第28页
3.6.3 历史负荷对负荷预测的影响	第28-29页
3.7 算例数据	第29-31页
3.8 本章小结	第31-32页
第4章回归分析预测模型	第32-41页
4.1 引言	第32页
4.2 数据的标准化处理	第32-34页
4.2.1 数据的中心化处理	第32-33页
4.2.2 数据的无量纲化处理	第33页
4.2.3 数据的标准化处理	第33-34页
4.3 多元线性回归	第34-37页
4.4 逐步回归	第37-40页
4.5 本章小结	第40-41页
第5章层次分析法（AHP）评价模型	第41-47页
5.1 引言	第41页
5.2 层次分析法的基本原理与步骤	第41-43页
5.3 建立层次分析评价体系	第43-46页
5.4 本章小结	第46-47页
第6章基于模拟退火的人工神经网络模型	第47-58页
6.1 BP 神经网络	第47-51页
6.1.1 BP 神经网络概述	第47-49页
6.1.2 归一化方法	第49页
6.1.3 隐含层节点数确定	第49-50页
6.1.4 附加动量方法	第50页
6.1.5 变速率学习	第50-51页
6.2 模拟退火	第51-52页
6.3 SA-ANN 模型的建立	第52-57页
6.3.1 ANN 模型的建立	第52-53页
6.3.2 SA-ANN 模型的构造	第53-54页
6.3.3 SA-ANN 模型的算法流程	第54-55页
6.3.4 SA-ANN 模型的结果	第55-57页
6.4 结果分析比较	第57页
6.5 本章小结	第57-58页
第7章结论和展望	第58-60页
7.1 结论	第58页
7.2 展望	第58-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-63页
附录预测算例	第63-68页
攻读学位期间的研究成果	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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