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考虑节点负荷模糊聚类的级联神经网络日负荷预测模型
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考虑节点负荷模糊聚类的级联神经网络日负荷预测模型
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-14 页
　　· 问题的提出及研究意义第7 页
　　· 短期负荷预测概述及国内外研究现状第7-12 页
　　· 负荷分类在短期负荷预测中的应用概述第12 页
　　· 本文研究的主要内容第12-14 页
2 神经网络和模糊聚类基本原理第14-30 页
　　· BP 网络及BP 算法第14-17 页
　　　　· BP 网络结构第14-15 页
　　　　· BP 学习算法第15-17 页
　　· RBF 网络及其学习算法第17-20 页
　　　　· RBF 网络结构和工作原理第17-18 页
　　　　· RBF 网络学习算法第18-20 页
　　· BP 与RBF 网络的对比第20-21 页
　　　　· BP 与RBF 网络的区别第20 页
　　　　· BP 与RBF 网络算例分析第20-21 页
　　· 模糊聚类分析第21-29 页
　　　　· 数据规格化第22-23 页
　　　　· 标定(建立模糊相似矩阵)第23-25 页
　　　　· 传递闭包法建立模糊等价矩阵第25-26 页
　　　　· 模糊聚类步骤第26-27 页
　　　　· 最佳阈值λ的确定第27-29 页
　　· 本章小结第29-30 页
3 母线节点负荷模糊聚类分析第30-40 页
　　· 负荷分类标准第30-31 页
　　· 建立负荷特性模糊聚类指标第31-32 页
　　· 母线节点负荷聚类步骤第32-33 页
　　· 母线节点负荷聚类实例分析第33-39 页
　　　　· 不良负荷数据的预处理第33-34 页
　　　　· 各母线节点年平均日负荷曲线第34-37 页
　　　　· 母线节点负荷聚类结果分析第37-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
4 日负荷预测的改进级联神经网络方法第40-61 页
　　· 改进级联神经网络的建立第40-43 页
　　　　· BP 网络拓扑结构第41-42 页
　　　　· RBF 网络拓扑结构第42-43 页
　　· 日负荷预测的前期工作第43-48 页
　　　　· 日类型和气温的量化处理第43-44 页
　　　　· 输入输出变量的处理第44-45 页
　　　　· 样本的选取第45-46 页
　　　　· 网络模型的训练与测试第46-48 页
　　· 级联神经网络与单神经网络预测对比第48-51 页
　　　　· 平均负荷比例法量化日类型第48-49 页
　　　　· BP 网络训练函数性能对比第49 页
　　　　· 两种日负荷预测模型预测对比第49-51 页
　　· 日负荷预测模型的改进方法一第51-55 页
　　　　· 引入母线节点负荷模糊聚类第51-52 页
　　　　· 聚类后与聚类前预测对比第52-55 页
　　· 日负荷预测模型的改进方法二第55-57 页
　　　　· 引入分段预测方式第55 页
　　　　· 分段与未分段预测对比第55-57 页
　　· 改进后的日负荷预测模型实例分析第57-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
5 结论第61-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-66 页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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