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具备可解释能力的市场清算价格预测模型研究

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具备可解释能力的市场清算价格预测模型研究
论文目录
 
摘要第1 页
ABSTRACT第3-7 页
第一章 引言第7-12 页
  · 选题背景及研究意义第7-8 页
  · 国内外研究动态第8-11 页
    · 电价预测综述第8-10 页
    · 决策树数据挖掘技术综述第10-11 页
  · 本文所做的主要工作第11-12 页
第二章 电价及其电价预测第12-18 页
  · 电价的形成第12 页
  · 电价的特点第12-14 页
  · 电价的影响因素第14-15 页
  · 电价预测的基本概念第15 页
  · 电价预测的分类第15-16 页
  · 电价预测的流程第16 页
  · 本章小结第16-18 页
第三章 数据挖掘及其决策树技术第18-26 页
  · 数据挖掘第18-20 页
    · 数据挖掘的概念第18 页
    · 数据挖掘的任务第18-19 页
    · 数据挖掘的过程第19 页
    · 数据挖掘在电力系统中的应用第19-20 页
  · 决策树技术第20-24 页
    · 决策树基本概念和原理第20-21 页
      · 决策树的剪枝第20 页
      · 决策树生成分类规则第20-21 页
    · C· 算法第21-23 页
      · C· 算法原理第21-22 页
      · C· 算法流程第22-23 页
      · C· 算法同其他决策树算法比较第23 页
    · 微软决策树算法第23-24 页
  · 本章小结第24-26 页
第四章 神经网络第26-35 页
  · 神经网络的概念第26-27 页
  · BP 神经网络的基本结构和原理第27-28 页
  · BP 神经网络的基本算法第28-31 页
  · BP 神经网络的改进第31-33 页
  · 本章小结第33-35 页
第五章 具备可解释能力的电价混合预测模型第35-42 页
  · 数据预处理第35-36 页
    · 为什么要进行数据预处理第35 页
    · 空缺值的处理第35 页
    · “价格钉”的处理第35-36 页
    · 数据序列的规范化第36 页
  · 因素分析及其选取第36-38 页
    · 因素分析第36-37 页
      · 因素分析的必要性第36 页
      · 因素分析的方法第36-37 页
      · 各种因素分析方法的比较第37 页
    · 因素选取第37-38 页
      · 决策树模型输入因素的选取第37-38 页
      · 神经网络模型输入因素的选取第38 页
  · 模型的建立第38-40 页
    · 预测模型结构第38-39 页
    · 模型预测流程第39-40 页
  · 本章小结第40-42 页
第六章 实例分析第42-51 页
  · 算例说明第42 页
  · 结果分析第42-50 页
    · 预测误差评价指标及其选取第42-43 页
    · 可解释性分析第43-46 页
      · 不同时段的可解释性分析第43-45 页
      · 相同时段的可解释性分析第45-46 页
    · 预测结果分析第46-50 页
      · 整体比较分析第46-48 页
      · 特殊时段对比分析第48-50 页
  · 本章小结第50-51 页
第七章 结语第51-53 页
参考文献第53-57 页
致谢第57-58 页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第58页

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