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基于BP神经网络的混合预测模型的实例研究

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基于BP神经网络的混合预测模型的实例研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 引言第8-16页
  1.1 研究背景第8页
  1.2 研究现状第8-9页
  1.3 本文方法第9-14页
    1.3.1 BP神经网络结构第9页
    1.3.2 BP神经网络的数学表达第9-11页
    1.3.3 后向传播学习算法第11-14页
  1.4 创新之处第14页
    1.4.1 风速预测问题第14页
    1.4.2 电力市场电价预测问题第14页
    1.4.3 电力市场电力负荷预测问题第14页
  1.5 研究框架及结构安排第14-16页
第二章 基于BPNN的混合预测模型在风电场中的应用第16-38页
  2.1 风速预测的研究背景及意义第16页
  2.2 国内外研究现状第16-19页
  2.3 具体研究对象第19-20页
  2.4 算法理论描述第20-28页
    2.4.1 混合方法预处理组件第20-23页
    2.4.2 混合方法的预测组件第23-27页
    2.4.3 混合模型第27-28页
  2.5 实例研究第28-37页
    2.5.1 数据来源第28页
    2.5.2 数据采集第28-29页
    2.5.3 模型评价标准第29页
    2.5.4 混合方法过程中的详细结果第29-37页
  2.6 实例研究结论第37-38页
第三章 基于BPNN的混合预测模型在电价预测中的应用第38-45页
  3.1 电价预测的研究背景及意义第38页
  3.2 研究现状简述第38-39页
  3.3 具体研究对象第39页
  3.4 算法描述第39-42页
  3.5 实例研究第42-44页
  3.6 实例研究结论第44-45页
第四章 基于BPNN的混合预测模型在电力负荷预测中的应用第45-49页
  4.1 电力负荷预测的研究背景及意义第45页
  4.2 研究现状简述第45页
  4.3 具体研究对象第45页
  4.4 算法描述第45-47页
  4.5 实例研究第47-48页
  4.6 实例研究结论第48-49页
第五章 结论第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55页

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