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基于支持向量机的电力系统短期负荷预测

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基于支持向量机的电力系统短期负荷预测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6页
1 绪论第8-15页
    1.1 负荷预测的意义第8页
    1.2 电力系统负荷预测分类第8页
    1.3 负荷预测研究现状第8-13页
    1.4 负荷预测步骤第13-14页
    1.5 本文主要内容及章节安排第14-15页
2 电力负荷特性分析第15-21页
    2.1 电力负荷分类第15-16页
    2.2 负荷预测数据处理方法第16-19页
        2.2.1 异常数据的分类及处理方法第16-18页
        2.2.2 数据的归一化第18-19页
    2.3 负荷预测误差分析第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 模糊 C 均值聚类分析和支持向量机理论第21-37页
    3.1 模糊 C 均值聚类分析原理第21-23页
        3.1.1 模糊 C 均值理论介绍第21-22页
        3.1.2 Jffreys&Matusita 距离第22-23页
        3.1.3 选择相似数据的具体流程图第23页
    3.2 支持向量机理论第23-36页
        3.2.1 机器学习简介第24-27页
        3.2.2 支持向量机分类原理和回归原理第27-36页
    3.3 本章小结第36-37页
4 历史数据的处理及预测输入属性的选择第37-45页
    4.1 历史数据处理第37-38页
    4.2 FCM 对历史负荷数据聚类分析第38-39页
    4.3 输入属性的选择第39-44页
    4.4 本章小结第44-45页
5 基于支持向量机的短期负荷预测第45-54页
    5.1 负荷预测具体步骤第46页
    5.2 预测结果分析第46-53页
    5.3 本章小结第53-54页
6 结论第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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