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电力系统短期负荷预测方法研究及实现
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电力系统短期负荷预测方法研究及实现
论文目录
 
摘要第1 页
ABSTRACT第3-6 页
第一章 绪论第6-11 页
　　· 电力负荷预测的意义和研究背景第6-7 页
　　· 电力负荷预测的发展和研究现状第7-9 页
　　· 论文的主要工作和内容安排第9-11 页
第二章 短期负荷数据的分析第11-18 页
　　· 引言第11 页
　　· 短期负荷的构成和特点第11-12 页
　　　　· 电力负荷的分类第11 页
　　　　· 短期负荷的特点第11-12 页
　　· 影响负荷预测精度的因素及误差分析第12-15 页
　　　　· 影响负荷预测精度的因素第12-14 页
　　　　· 负荷预测的误差分析第14-15 页
　　· 短期负荷数据的预处理方法第15-17 页
　　· 本章小结第17-18 页
第三章 短期负荷预测的模型分析第18-27 页
　　· 引言第18 页
　　· 经典短期负荷预测方法第18-22 页
　　　　· 指数平滑法第18-19 页
　　　　· 回归分析法第19-20 页
　　　　· 最小二乘法第20-22 页
　　· 人工智能方法在短期负荷预测领域的应用第22-25 页
　　　　· 人工神经网络法第22-23 页
　　　　· 支持向量机方法第23-25 页
　　· 各种预测方法优缺点比较第25-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第四章 基于核向量回归的短期电力负荷预测模型第27-35 页
　　· 引言第27 页
　　· 人规模样本集及核向量机的基本理论第27-30 页
　　· 基于核向量机的预测模型第30-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第五章 基于粒子群-核向量回归的短期负荷预测系统第35-48 页
　　· 引言第35 页
　　· 基于PSO算法的核向量回归核函数参数优化第35-39 页
　　　　· 粒子群随机优化算法(PSO)原理第35-37 页
　　　　· CVR核向量回归参数第37 页
　　　　· 基于PSO-CVR的短期负荷预测模型第37-39 页
　　· 基于PSO-CVR的短期负荷预测系统的设计及实验分析第39-42 页
　　　　· 负荷预测系统功能模块第39-40 页
　　　　· 数据库设计第40-42 页
　　· 试验介绍及结果分析第42-47 页
　　　　· 试验用数据样本集的构造第42 页
　　　　· 试验及结果分析第42-47 页
　　· 本章小结第47-48 页
第六章 结论与展望第48-49 页
　　· 本文的主要工作第48 页
　　· 未来工作的展望第48-49 页
参考文献第49-53 页
致谢第53-54 页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。
 
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