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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,
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