数据挖掘在电力需求预测中的应用研究



数据挖掘在电力需求预测中的应用研究

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数据挖掘在电力需求预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-12页
· 选题背景和研究意义	第8-9页
· 研究方法和框架	第9-12页
· 研究方法	第9-10页
· 论文的框架	第10-12页
第二章电力需求预测理论综述和研究现状	第12-24页
· 数据挖掘及预测的理论综述	第12-16页
· 电力需求预测的内容及分类	第16-18页
· 电力需求预测的研究现状	第18-20页
· 电力需求的主要影响因素分析	第20-24页
· 影响中长期电力需求的主要因素	第21-22页
· 短期电力需求的主要影响因素	第22-24页
第三章吉林水电公司现状及分析	第24-30页
· 公司业务及现状介绍	第24-27页
· 公司介绍	第24页
· 公司业务介绍	第24-25页
· 公司信息化现状	第25-26页
· 公司原负荷预测系统介绍	第26-27页
· 新预测系统的设计要求	第27-30页
第四章预测库建立和数据预处理	第30-44页
· 建立数据挖掘库	第30-31页
· 历史数据获取	第31-32页
· 数据预处理	第32-44页
· 数据清洗	第34-37页
· “异常数据”处理	第34-35页
· “遗漏数据”处理	第35-36页
· “噪声数据”处理	第36页
· “不一致数据”处理	第36-37页
· 数据集成	第37-38页
· 数据转换	第38-40页
· 数据块削减	第40-44页
第五章电力需求预测系统模型设计	第44-58页
· 系统功能设计	第44-45页
· 综合预测模型分析	第45-47页
· 算例分析	第47-56页
· 预测准备	第47-48页
· 第一产业电量预测	第48-50页
· 测算	第48-49页
· 预测	第49-50页
· 第二产业电量预测	第50-52页
· 测算	第50页
· 综合预测模型建立	第50-51页
· 预测	第51-52页
· 第三产业电量预测	第52-54页
· 测算	第52-53页
· 预测	第53-54页
· 居民生活电量预测	第54-56页
· 测算	第54页
· 预测	第54-56页
· 预测结果分析	第56页
· 效益分析	第56-58页
第六章总结与展望	第58-59页
参考文献	第59-60页
致谢	第60 页

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